1) Data parallel computing
数据并行型计算
1.
For implementing the data parallel computing(DPC) in grid that composed of multi-clusters,a grid development model based on multiagent is discussed.
在由多计算机机群构成的网格环境下,为了实现数据并行型计算,提出了一个基于多智能体机制的网格开发模型。
2) data parallel computing grid
数据并行计算网格
3) data parallel algorithm
数据并行算法
1.
By the study of image processing in the field of data parallel computation, an algorithm-oriented mathematical model of SIMD computer, and a novel method which is useful for mathematical description of data parallel algorithm are proposed.
针对数据并行计算在图像处理中的应用研究,提出了数据并行计算机的面向算法的数学模型,以及利用该模型得到的一种新颖的、数据并行算法的数学描述方法。
4) parallel computing model
并行计算模型
1.
After introducing the composing, the characters of the grid and the problems produced by some applications running on the grid, the paper extends the LogP parallel computing model to the grid and present the double LogP model.
首先介绍了网格的组成与特点及其在实际应用中存在的问题;然后将LogP并行计算模型拓展到网格上,提出双层LogP模型;基于该模型给出相应的并行算法设计策略;最后针对网格特点对行列划分矩阵乘并行算法进行了改进。
2.
This paper analyses the characteristic of parallel computing model’s application in multi-source data processing,constructs the BSP model of real-time cluster computing system,designs granularity of multi-assignment data processing,and puts forward a kind of new method to realize BSP model in real-time cluster computing system.
分析BSP并行计算模型在多源数据处理中的应用特点。
3.
Aims at searching for a new method of building multiagent parallel computing model.
文中旨在找出一种新的构建多agent并行计算模型的方法。
5) parallel computation model
并行计算模型
1.
In the paper, the parallel particle swarm optimization (PSO) are designed based on three parallel computation models which include parallel computation model with central controller, ring-structure model with buffers, and BSP parallel computation model.
将微粒群算法与并行计算模型相结合,基于三种不同的并行计算模型(带中央控制器的并行计算模型、环形结构带缓存区的并行计算模型、BSP并行计算模型),设计出相应的并行微粒群算法,并对并行算法性能进行详细分析。
2.
The characteristic of space-time adaptive processing(STAP) algorithms is analyzed,and a parallel computation model for STAP is proposed.
在分析各种空时自适应处理(STAP)算法特点的基础上,提出了一种用于STAP的并行计算模型。
3.
In this paper, a new parallel computation model DRAM( h ), which has h-level memory hierarchies, was proposed.
提出了一个基于存储层次的新并行计算模型DRAM (h) ,并在该模型下对两个经典并行数值计算算法的不同实现形式 :四种形式并行下三角方程求解 (PTRS)和六种形式无列选主元并行LU分解 (PLU) ,进行了分析 。
6) parallel computational model
并行计算模型
1.
Parallel N-body algorithm on some parallel computational models;
若干并行计算模型上的N体问题求解算法
2.
An Improvement of Parallel Computational Model Based NHBL and It s Performance Evaluating;
一种改进的NHBL并行计算模型及其性能评测
3.
More and more parameters are introduced with the development of parallel computational model.
并行计算模型的发展引入越来越多的模型参数。
补充资料：并行数据库
并行数据库
parallel database
匕ingxing shuluku并行数据库(paralle.datab睽)以并行计算机为硬件环境并能充分发挥多处理和1/0并行性的数据库。 目前，并行数据库以研究为主，其研究主要围绕关系数据库进行，集中研究如下4个方面: (1)实现数据库查询并行化的数据流方法 此种方法利用关系操作的固有并行性，可以较为方便的对查询作并行处理。此种方法简单、有效，目前已被很多并行数据库采用。 (2)并行数据库的物理组织 此方法是研究如何把一个关系划分为多个子集合并将其分布到多个处理结点上去(称为数据库划分)，其目的是使并行数据库能并行地进行查询处理，并能够进行读写多个磁盘，充分发挥系统的V(拼行性。获摇划今对于并行数据库的性能有很大影响，目前数据划分方法主要有三种，它们是一维数据划分、多维数据划分和传统物理存储结构的并行化。 (3)新的并行数据操作算法 近年研究表明，使用并行数据操作算法以实现查询并行处理可以充分地发挥多处理机并行性，极大地提高系统查询处理的效率和能力。近年来许多并行算法已被提出，主要是围绕Join操作的算法较多，它们有基于嵌套循环的并行J成n算法，基于黝找一Merge的并行Joln算法以及并行I七sh一Join算法。 (4)查询优化 查询优化不仅是传统数据库的重要组成部分，也是并行数据库的重要组成部分。具有多个J成n操作的复杂查询(简称M」查询)的优化问题是查询优化的核心问题，有关此项研究虽然刚开始，但已取得不少可喜成果。 目前，著名的并行数据库系统有:Arbre，Bubha，%26叮卫11a，Teradat及习〕RS等。随着并行计算机系统的发展，并行数据库也将会得到极大的发展。 (李建中徐洁络)
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条