39、分层依赖图:从理论到多核处理器映射的深入解析

分层依赖图:从理论到多核处理器映射的深入解析

1. 引言

在当今的计算领域,多核处理器的应用日益广泛,如何高效地将算法映射到多核处理器上成为了一个关键问题。依赖图作为一种有效的工具,在算法设计和并行计算中发挥着重要作用。本文将深入探讨依赖图的相关理论,包括其基本概念、性质,以及如何将依赖图映射到多核处理器上,并通过具体的案例研究来验证方法的有效性。

2. 依赖图基础
2.1 依赖图设计

依赖图的设计通常是一系列步骤,而非一个能直接针对应用设计脉动阵列的具体算法。常见的脉动阵列设计步骤包括单赋值代码、处理器分配和调度等。单赋值代码的动机是避免在VLSI设计技术中进行广播,因为广播会降低时钟速率。但在当今的多核处理器中,广播并非问题,因此我们从依赖图的层面进行设计。

2.2 依赖图示例 - 传递闭包

传递闭包是一个在网络路由和分布式计算等多个领域都非常基础的问题。假设有一个具有N个顶点和E条边的有向图G,其传递闭包的计算涉及为图中的每个顶点计算与之相连的顶点子集以及它们之间的最短距离。

依赖图设计步骤如下:
1. 将图的邻接矩阵A按行从顶部和按列从左侧输入到一个NxN的脉动阵列处理单元(PE)中。
2. 在每个PE (i, j)处,使用公式$C(i,j) = min(C(i,j), A(i,k) + A(k,j))$更新局部变量$C(i,j)$,其中$A(i,k)$是从顶部接收的值,$A(k,j)$是从左侧接收的值。
3. 如果$i=k$,将值$C(i,j)$向下传递,否则传递$A(k,j)$;如果$j=k$,将值$C(i,j)$向右传递,否则传递$A(i,k)$

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
本系统采用微信小程序作为前端交互界面,结合Spring Boot与Vue.js框架实现后端服务及管理后台的构建,形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营,亦兼容商户入驻的平台模式,具备高度的灵活性与扩展性。 在技术实现上,后端以Java语言为心,依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理与数据接口服务;管理后台采用Vue.js进行开发,实现了直观高效的操作界面;前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作,功能链路完整闭环,已通过严格测试与优化,符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的全面覆盖,不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等心电商功能,还集成了会员管理、营销工具、数据统计等辅助模块,能够满足不同规模商户的日常运营需求。其店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理,同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范性与可维护性,遵循企业级开发标准,确保了系统的长期稳定运行与后续功能迭代的可行性。整体而言,这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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