基于图论与硬件空间组合分布的并行M2K数据选择方法技术

本发明专利技术公开一种基于图论与硬件空间组合分布的并行M2K数据选择方法，包括将M个数据分为L个数据盒并对其中的数据排序；将所有当前数据盒中每两个数据盒的数据并行比较，取前k个数据存入更新数据盒，若当前数据盒数量为奇数，则将剩余的一个数据盒设为更新数据盒；若更新数据盒数量为一，则该数据盒为所求结果，否则回到上一步骤。本发明专利技术公开的M2K数据选择方法，通过L个数据盒对M个数据重组，以缩小数据比较范围，降低复杂度；所有数据盒更新的过程可同时进行，能大幅提高并行程度与执行效率，优化时间复杂度；本发明专利技术的M2K数据选择方法能实现与现有串行方法同样低的硬件空间复杂度，提高数据承载量与灵活度，降低硬件实现的单位功耗。

【技术实现步骤摘要】
基于图论与硬件空间组合分布的并行M2K数据选择方法
本专利技术涉及一种基于图论与硬件空间组合分布的并行M2K数据选择方法，属于数字集成电路算法优化的

技术介绍
随着大数据与人工智能的发展，算法由原先运行于通用计算核心CPU或GPU转移至定制化硬件核心，越来越多的跨国公司将人工智能算法通过硬件FPGA或ASIC实现加速应用。而涉及到数据处理的算法在底层都不能避免使用数据选择与数据运算，数据选择方法在智能算法、编码算法等中有着广泛的应用，其在大量数据处理类算法中的应用比例更高。这些都使得数据选择方法在硬件FPGA或ASIC算法加速应用中处于更加重要的地位。M2K数据选择方法，即从M个数据中选择连续k个最小或者最大的数据，分为串行方法与并行方法两类。串行数据选择方法，先行比较多次选出一个最小或者最大数据，而后依次选出k个最小或者最大数据，类似于冒泡排序算法需要运行多次，这在通用计算核心CPU或GPU应用最多，运行效率较低，所需运行时间较多，时间复杂度非常高；并行数据选择方法，其有较多种类，包括快速并行选择(排序)算法、堆排序算法、归并排序算法、二分查找算法、线性查找算法(BFPR本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于图论与硬件空间组合分布的并行M2K数据选择方法，其特征在于，包括：步骤S1，数据重组分布，包括将M个数据分为L个数据盒并对每个数据盒中的数据进行由小到大或由大到小的排序；步骤S2，对经过重组的数据进行并行比较，包括：步骤S21，将所有当前的数据盒中每两个数据盒中的数据并行比较，并取前k个最小或最大的数据存入一个更新的数据盒，若当前的数据盒的数量为奇数，则将最后剩余的一个数据盒直接设为更新的数据盒；步骤S22，若更新的数据盒的数量为一，则该数据盒为所求结果，否则将所有更新的数据盒设为当前的数据盒，并回到步骤S21。

【技术特征摘要】
1.一种基于图论与硬件空间组合分布的并行M2K数据选择方法，其特征在于，包括：步骤S1，数据重组分布，包括将M个数据分为L个数据盒并对每个数据盒中的数据进行由小到大或由大到小的排序；步骤S2，对经过重组的数据进行并行比较，包括：步骤S21，将所有当前的数据盒中每两个数据盒中的数据并行比较，并取前k个最小或最大的数据存入一个更新的数据盒，若当前的数据盒的数量为奇数，则将最后剩余的一个数据盒直接设为更新的数据盒；步骤S22，若更新的数据盒的数量为一，则该数据盒为所求结果，否则将所有更新的数据盒设为当前的数据盒，并回到步骤S21。2.根据权利要求1所述的基于图论与硬件空间组合分布的并行M2K数据选择方法，其特征在于，L满足公式3.根据权利要求2所述的基于图论与硬件空间组合分布的并行M2K数据选择方法，其特征在于，若则每个数据盒均为包含k个数据的完整的数据盒。4.根据权利要求2所述的基于图论与硬件空间组合分布的并行M2K数据选择方法，其特征在于，若则M个数据被分为L-1个分别包含k个数据的完整的数据盒与一个包含M-kL+k个...

【专利技术属性】
技术研发人员：阮玮琪，李瑞，郑丽芳，贾文红，
申请(专利权)人：中国科学院上海应用物理研究所，
类型：发明
国别省市：上海,31