一种适用于指导关联算法并行化的分析方法、系统及装置制造方法及图纸
An analytical method, system and device for the parallelization of the Guidance Association Algorithm
【技术实现步骤摘要】
一种适用于指导关联算法并行化的分析方法、系统及装置
本专利技术涉及并行分析
，尤其涉及一种适用于指导关联算法并行化的分析方法、系统及装置。
技术介绍
现有的DOT模型的不足之处在于：(1)假设资源是无限的，缺乏现实意义，没有对运行时间成本等进行说明；(2)没有对全局访问数据做矩阵形式化描述；而P-DOT模型的不足之处在于：(a)在时间成本描述上没有考虑因处理器有限带来的任务排队开销；(b)在迭代算法计算过程中的计算节点作为资源调整单位粒度过大，且不够实时灵活。现在的关联算法并行化缺乏指导模型，且缺乏并行架构内部开销的形式化描述和分析，即网络通信开销、数据及任务加载开销等。
技术实现思路
为了解决上述技术问题，本专利技术的目的是提供一种描述更全面，适用于指导关联算法并行化的分析方法、系统及装置。本专利技术所采取的技术方案是：一种适用于指导关联算法并行化的分析方法，包括以下步骤：根据预设的SDGOT模型优化原则，对关联算法进行并行化优化处理，得到并行计算模型；对优化后的并行计算模型进行并行计算，并进行并行化迭代优化，得到并行化算法模型；对并行化算法模型进行性能分析。...
【技术保护点】
一种适用于指导关联算法并行化的分析方法，其特征在于，包括以下步骤：根据预设的SDGOT模型优化原则，对关联算法进行并行化优化处理，得到并行计算模型；对优化后的并行计算模型进行并行计算，并进行并行化迭代优化，得到并行化算法模型；对并行化算法模型进行性能分析。
【技术特征摘要】
1.一种适用于指导关联算法并行化的分析方法，其特征在于，包括以下步骤：根据预设的SDGOT模型优化原则，对关联算法进行并行化优化处理，得到并行计算模型；对优化后的并行计算模型进行并行计算，并进行并行化迭代优化，得到并行化算法模型；对并行化算法模型进行性能分析。2.根据权利要求1所述的一种适用于指导关联算法并行化的分析方法，其特征在于，还包括以下步骤：根据性能分析的结果，判断其是否满足预设的要求，若是，则不再进行优化计算；反之，则再次对并行化算法模型进行迭代优化。3.根据权利要求1所述的一种适用于指导关联算法并行化的分析方法，其特征在于：所述的根据预设的SDGOT模型优化原则，对关联算法进行并行化优化处理，这一步骤具体包括：根据预设的SDGOT模型优化原则的矩阵表达形式，判断关联算法中是否有不必要的数据扫描或重复操作，若是，则按照DOT模型所给策略进行合并；判断关联算法中是否存在迭代场景，若是，则按照P-DOT模型所给的策略，对不同迭代阶段的问题规模，动态调整分区数目；判断关联算法中是否存在全局访问数据，若是，则根据数据大小或计算复杂度对其进行分布式缓存或广播操作，得到并行计算模型。4.根据权利要求3所述的一种适用于指导关联算法并行化的分析方法，其特征在于：所述的对并行化算法模型进行性能分析，这一步骤具体包括：根据并行化算法模型，计算总计算复杂度和总通信复杂度；根据总计算复杂度和总通信复杂度，计算得到时间成本函数；根据时间成本函数，计算模型效率、问题规模和额外开销时间。5.根据权利要求4所述的一种适用于指导关联算法并行化的分析方法，其特征在于：进行分布式缓存后得到的并行计算模型为：进行广播操作后得到的并行计算模型为：其中，Gi(i＝1，2，...，n)表示分布式缓存，Gg表示全局只读变量，矩阵D[D1D2...Dn]表示n个工作节点中的分区数据，矩阵O表示n个工作节点执行并发操作，矩阵和表示并行数据传输矩阵，tm，n表示第n个节点第m个分区的数据，tm表示第m个分区的数据。6.根据权利要求5所述的一种适用于指导关联算法并行化的...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵淦森，张海明，王欣明，庄序填，蔡斯凯，李振宇，李胜龙，林成创，唐华，庞雄文，
申请(专利权)人：华南师范大学，广东蔚海数问大数据科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44
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