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文檔簡介
1、復雜網(wǎng)絡的研究可應用于眾多領域之中,現(xiàn)實生活和研究領域的復雜系統(tǒng)均可看成是復雜網(wǎng)絡。復雜網(wǎng)絡的分析算法可以揭示出復雜網(wǎng)絡結構和特性,其中社團結構的識別和平均路徑長度對于研究復雜網(wǎng)絡具有重要的理論意義和極大的應用價值。但是,當今所研究的復雜網(wǎng)絡的規(guī)模越來越大,如何在大規(guī)模的復雜網(wǎng)絡中準確的、快速的識別出隱藏的社團結構以及快速正確的計算出平均路徑長度是目前研究的熱點問題。GPU眾所周知由于其結構特點,擁有強大的計算能力,適用于密集型計算而復
2、雜網(wǎng)絡中的社團結構識別以及平均路徑長度計算的方法均為密集型的計算。因此考慮到對大規(guī)模復雜網(wǎng)絡進行分析的算法對于準確性和即時性的要求,將GPU用于復雜網(wǎng)絡的分析算法中。
本文對社團結構識別算法進行分析,找出可以在GPU進行并行的部分,設計并行策略并將其實現(xiàn),將社團結構識別算法性能提高了2倍。通過進一步對算法本身進行優(yōu)化,并對優(yōu)化后的GPU并行實現(xiàn),最終得出性能優(yōu)化后的GPU并行算法比優(yōu)化后的CPU串行算法性能提高了13倍。最
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