为了加速程式的执行效率,我们可以通过以下的方式来实现:
A.通过pthread_setaffinity_np和pthread_create函数开多个线程,并将不同的线程绑定在不同的core上,充分利用硬件的性能,提高程式的执行效率。
B.通过GPU处理器,使用CUDA的编程语言加速程式的执行;也就是利用CPU+GPU的构架,利用CUDAprogramming language来实现程式执行效率的提升。同时要注意CUDA的memory hierarchy,global memory,local shared memory的不同对执行效率造成的影响。
C.使用Hadoop MapReduce来加速程式效能,并注意mapper和reducer之间的资料传输方式。
A.通过pthread_setaffinity_np和pthread_create函数开多个线程,并将不同的线程绑定在不同的core上,充分利用硬件的性能,提高程式的执行效率。
B.通过GPU处理器,使用CUDA的编程语言加速程式的执行;也就是利用CPU+GPU的构架,利用CUDAprogramming language来实现程式执行效率的提升。同时要注意CUDA的memory hierarchy,global memory,local shared memory的不同对执行效率造成的影响。
C.使用Hadoop MapReduce来加速程式效能,并注意mapper和reducer之间的资料传输方式。
本文探讨了通过多线程、GPU加速、Hadoop MapReduce等技术手段来提高程式执行效率的方法,着重分析了CUDA编程语言对GPU加速的贡献及内存层次结构、全局内存、局部共享内存对执行效率的影响。
1301

被折叠的 条评论
为什么被折叠?



