Advertisement

采用串行、OpenMP、MPI及OpenMP+MPI实现快速排序算法并进行时间性能对比

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本研究探讨了在不同多线程与分布式计算框架下（包括串行、OpenMP、MPI及其组合）快速排序算法的时间效率，并进行了详尽的性能对比分析。 题目描述：实现一种或多种并行排序算法。 要求： 1. 使用MPI、OpenMP及MPI+OpenMP编写上述并行程序。 2. 利用VTune等工具对程序进行瓶颈分析与优化。 3. 提交包含源代码及其变量和语句详细说明的文档。 4. 在实验报告中通过图表展示CPU串行程序和三种并行程序在各种规模下的运行时间对比结果。（5）(选做) 在实验报告中利用图表展现不同数据分配方法下，三种并行程序在各种规模下的运行时间比较。 设计思路步骤： 1. 主要采用快速排序算法实现（适用于串行、OpenMP和MPI版本），所需环境为VS2019+OpenMP+MPI。完成CPU串行程序与三种并行程序的各种规模的性能测试，并制作对比图。 2. 使用Visual Studio工具对程序进行瓶颈分析，比较不同数据分配方法在数组规模400万下的运行时间表现，并绘制相应图表。 该作业内容真实且全面地展示了个人项目成果。环境配置需自行完成。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 采用串行、OpenMP、MPI及OpenMP+MPI实现快速排序算法并进行时间性能对比
    优质
    本研究探讨了在不同多线程与分布式计算框架下（包括串行、OpenMP、MPI及其组合）快速排序算法的时间效率，并进行了详尽的性能对比分析。 题目描述：实现一种或多种并行排序算法。 要求： 1. 使用MPI、OpenMP及MPI+OpenMP编写上述并行程序。 2. 利用VTune等工具对程序进行瓶颈分析与优化。 3. 提交包含源代码及其变量和语句详细说明的文档。 4. 在实验报告中通过图表展示CPU串行程序和三种并行程序在各种规模下的运行时间对比结果。（5）(选做) 在实验报告中利用图表展现不同数据分配方法下，三种并行程序在各种规模下的运行时间比较。 设计思路步骤： 1. 主要采用快速排序算法实现（适用于串行、OpenMP和MPI版本），所需环境为VS2019+OpenMP+MPI。完成CPU串行程序与三种并行程序的各种规模的性能测试，并制作对比图。 2. 使用Visual Studio工具对程序进行瓶颈分析，比较不同数据分配方法在数组规模400万下的运行时间表现，并绘制相应图表。 该作业内容真实且全面地展示了个人项目成果。环境配置需自行完成。
     
  • OpenMP-Sort: 利用 OpenMP 实现快速排序、归并排序、基数排序及并行快速排序
    优质
    OpenMP-Sort项目采用OpenMP技术实现多种经典排序算法的并行版本，包括快速排序、归并排序和基数排序，并创新性地提出并实现了高效的并行快速排序方法。 该程序是在 gcc 4.7.3 和 openmp 3.1 上开发的。
     
  • 基于MPI和OpenMP的并行计算——冒泡排序
    优质
    本文探讨了如何运用MPI（消息传递接口）与OpenMP技术对经典的冒泡排序算法进行优化，实现高效的并行化处理，以提升大规模数据集上的排序性能。 本段落是一份实验报告，主要介绍了冒泡排序的并行化实现。作者利用MPI和openMP技术对冒泡排序算法进行了优化，并显著提高了其效率。实验结果显示，采用并行计算方法可以大幅减少排序时间，提升程序运行速度。文章详细描述了实验过程、所用的方法以及结果，并对其成果进行了分析与总结。
     
  • 基于MPI的快速排序并行实现
    优质
    本研究探讨了在MPI框架下快速排序算法的高效并行化策略，旨在提高大规模数据集上的处理速度和资源利用率。 利用MPI实现快速排序的并行算法，并用C语言进行编程。
     
  • MPI与OpenMP并行程序设计（C语言版）: MPI和OpenMP混合编程,C和C++
    优质
    本书专注于使用C语言进行MPI与OpenMP并行编程技术的教学，涵盖了如何在C和C++中实现高效的混合编程技巧。 MPI与OpenMP并行程序设计：C语言版介绍了如何使用MPI（消息传递接口）和OpenMP在C语言环境中进行高效的并行编程。这本书或教程涵盖了从基本概念到高级技术的广泛内容，适合希望提高其多线程应用程序性能的专业人士和技术爱好者。
     
  • 基于OMP和MPI的快速排序并行算法
    优质
    本研究提出了一种结合了OpenMP与MPI的高效并行快速排序算法，旨在优化大规模数据集上的处理速度与资源利用效率。 快速排序是一种基本的排序算法。当对一个有序数组使用首位为基准的方法进行快速排序时，其时间复杂度会达到O(n^2)，这与冒泡排序相同。然而，如果在每次划分后利用两个处理器分别处理生成的子区间并递归地完成排序操作，则可以显著提高排序效率。本程序采用了MPI和OpenMP两种方法来实现这一目标。
     
  • 关于MPI和OpenMP并行计算的实验报告及源程序
    优质
    本实验报告探讨了MPI与OpenMP在并行计算中的应用，并附有详细的源代码。通过对比分析两种技术的特点与性能差异，旨在为编程实践提供参考。 MPI与OpenMP的并行计算代码及实验报告涵盖了使用这两种常用库进行高效并行编程的方法和技术细节。通过这些材料，读者可以深入了解如何利用MPI和OpenMP来优化程序性能，并提供了详细的实践案例以供参考学习。
     
  • convolution-filter-MPI: 基于 MPI 和可选 OpenMP 的卷积滤波器并行实现
    优质
    Convolution-Filter-MPI项目提供了一个基于MPI和可选OpenMP的高效卷积滤波器并行计算解决方案，适用于大规模数据处理需求。 该项目是为大学课程并行系统开发设计的，并作为使用消息传递接口（MPI）和OpenMP API进行并行计算介绍的一部分。在图像处理中，卷积滤波器（也称为内核、卷积矩阵或掩码）用于通过应用模糊、锐化、浮雕及边缘检测等效果来变换图像。 给定输入图像以及一个特定的卷积矩阵后，我们需要围绕输出图像中的每个像素计算其值。第i个输出像素值的计算基于该像素及其周围邻近区域内的输入像素值进行。这表明我们可以利用这些局部所需计算的特点来进行并行处理优化。 具体来说，如果滤波器是一个3x3矩阵，则为了在原始图像的一个矩形（NxM）部分中获得输出值，仅需使用相邻的上下各2行和左右两边外扩两列的数据即可进行计算。由于问题具有这种局部性特点，并行方法能够成为一种很好的解决方案选择。
     
  • 基于MPI的快速排序并行程序
    优质
    本项目开发了一种利用MPI（消息传递接口）实现的快速排序算法并行版本。该程序显著提高了大规模数据集上的排序效率，展现了优秀的可扩展性和高性能计算潜力。 用MPICH实现的快速排序算法可以在高性能计算机环境下运行，大家可以学习一下。
     
  • MPI+OpenMP源码.zip
    优质
    MPI+OpenMP源码.zip 包含使用消息传递接口(MPI)和开放多处理(OpenMP)技术编写的并行计算程序源代码，适用于高性能计算环境中的开发与研究。 并行计算机架构与编程上机实验程序涉及求解矩阵行列式的问题，并采用MPI（消息传递接口）结合OpenMP多线程技术进行实现。此项目旨在通过PBS作业调度系统提交任务，利用高性能计算资源高效地处理大规模数据和复杂算法问题。