38、加速不规则内存访问算法的探索：从地图匹配到最短路径问题

加速不规则内存访问算法的探索：从地图匹配到最短路径问题

1. 低采样率GPS轨迹地图匹配算法

在地图匹配领域，为了实现低采样率GPS轨迹的地图匹配并降低时间复杂度，提出了基于加权最短路径的增量地图匹配算法（WSI - matching）。该算法通过填充两个GPS点候选路段之间的缺失路径，解决了数据稀疏问题。

实验结果表明，与传统的增量算法和全局算法相比，WSI - matching算法在细粒度和粗粒度地图匹配中，在匹配精度和运行时间方面都具有明显优势。

2. 单源最短路径问题的挑战与解决方案

单源最短路径（SSSP）是图论中的经典问题，在许多图算法中作为预处理步骤。虽然有大量算法用于解决或改进该问题，但由于不规则内存访问和计算与内存访问的低比率，在多核架构上的性能一直不佳。

为了在多核架构上获得显著的加速，需要解决三个关键问题：
- 优化内存访问。
- 最小化同步开销。
- 挖掘算法中的并行性。

采用最新的英特尔多核集成（MIC）设备（至强融核5110/7210处理器）来加速SSSP问题。通过模拟SSSP的内存访问模式，发现性能上限是将内存访问性能提升到70 GB/s。通过对SSSP的每个组件进行基准测试和性能分析，确定了每个步骤的性能边界。

3. 相关算法介绍

• Dijkstra算法 ：一种顺序贪心单源最短路径算法，步骤如下：
  1. 初始化每个顶点的最短距离，除了源顶点$D[v_0]$赋值为0，其他顶点设为$+\infty$。
  2. 从堆中取出$D[v]$最小的顶点$v$，