CUDA技术 CUDA框架

2022年5月1日发

(作者：火影忍者主题曲邂逅)

Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｃｏｍｐｕｔｅｒ　Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ　

ＩＳＳＮ　１００１—９０８１　２０１２　０９．０１　

计算机应用，２０１２，３２（９）：２４６６—２４６９　ＣＯＤＥＮ　ＪＹＩＩＤＵ　ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｊｏｃａ．ｃｎ　

文章编号：１００１—９０８１（２０１２）０９—２４６６—０４　ｄｏｉ：１０．３７２４／ＳＰ．Ｊ．１０８７．２０１２．０２４６６　

基于ＣＵＤＡ的大规模体行为实时仿真并行实现及优化　

贺毅辉blog营销。，叶晨tieba baidu com，刘志忠www baidu com ，彭　伟　

（解放军理工大学指挥自动化学院泰安网站建设，南京２１０００７）　

（　通信作者ｈｙｈ．ｎｊ＠１６３．ｅｏｍ）　

摘要：体仿真中个体从环境中查相关对象时会导致较高的时间复杂度。要使大规模体能够实时仿真seo每日一贴，必　

须降低模型运算的时间复杂度或者提高计算平台的能力。通过对Ｂｉｏｄｓ模型为典型案例进行研究，提出一种基于统一　

计算架构（ＣＵＤＡ）的大规模体行为实时仿真并行实现及优化的方法盛大推广。实现中将个体与ＧＰＵ逻辑线程一一对应推一把论坛，通过　

将仿真环境离散化来提高相关个体查的效率，通过并行化基数排序法将个体信息组织成具有空间局部性的数组，提高　

图形处理器（ＧＰＵ）内存带宽的利用率博客发。通过实验验证了该方法将仿真个体的数量提升到ＣＰＵ方法的约７．３倍。　

关键词：大规模体行为；统一计算架构；并行计算；实时仿真　

中图分类号：ＴＰ３９１．９　文献标志码：Ａ　

Ｐａｒａｌｌｅｌ　ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ　ａｎｄ　ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ　ｏｆ　ＣＵＤＡ－－ｂａｓｅｄ　ｒｅａｌ－－ｔｉｍｅ　ｈｕｇｅ　ｃｒｏｗｄ　ｂｅｈａｖｉｏｒ　

ＨＥ　Ｙｉ．ｈｕｉ　ＹＥ　Ｃｈｅｎ　ＬＩＵ　Ｚｈｉ．ｚｈｏｎｇcms是什么，ＰＥＮＧ　Ｗｅｉ　

（Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ　ｏｆ　Ｃｏｍｍａｎｄ　Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ，ＰＬＡ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ　ｏｆＳｃｉｅｎｃｅ　ａｎｄ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，？Ｃａｎｊｉｎｇ　Ｊｉａｎｇｓｕ　２１０００７，Ｃｈｉｎａ）　

Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈａｔ　ｔｈｅ　ｉｎｄｉｖｉｄｕａｌｓ　ｓｅａｒｃｈ　ｒｅｌｅｖａｎｔ　ｏｂｊｅｃｔｓ　ｆｒｏｍ　ｔｈｅ　ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ　ｍａｙ　ｃａｕｓｅ　ｈｉｇｈ　ｔｉｍｅ　ｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙ　ｄｕｒｉｎｇ　ｔｈｅ　

ｃｒｏｗｄ　ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ．Ｉｆ　ｔｈｅ　ｃｒｏｗｄ　ｓｈｏｕｌｄ　ｂｅ　ｓｉｍｕｌａｔｅｄ　ｉｎ　ｒｅａｌ—ｔｉｍｅ．ｔｈｅ　ｔｉｍｅ　ｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｍｏｄｅｌ　ｎｅｅｄｓ　ｒｅｄｕｃｉｎｇ　ａｎｄ　ｔｈｅ　

ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ　ｃａｐａｂｉｌｉｔｙ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ　ｐｌａｔｆｏｒｍ　ｎｅｅｄｓ　ｅｎｈａｎｃｉｎｇ．Ｉｎ　ｔｈｉｓ　ｐａｐｅｒ，ｔｈｅ　Ｂｉｏｄｓ　ｍｏｄｅｌ　ｗａｓ　ｓｔｕｄｉｅｄ　ａｓ　ａ　ｔｙｐｉｃａｌ　ｃａｓｅ　

ａｎｄ　ａ　ｓｏｌｕｔｉｏｎ　ｏｆ　ｈｏｗ　ｔｏ　ｐａｒａｌｌｅｌｉｚｅ　ａｎｄ　ｏｐｔｉｍｉｚｅ　ｔｈｅ　ｒｅａｌ－ｔｉｍｅ　ｈｕｇｅ　ｃｒｏｗｄ　ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　Ｃｏｍｐｕｔｅ　Ｕｎｉｉｆｅｄ　Ｄｅｖｉｃｅ　

Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ（ＣＵＤＡ）ｗａｓ　ｐｒｅｓｅｎｔｅｄ．Ｅａｃｈ　ｉｎｄｉｖｉｄｕａｌ　ｗａｓ　ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｅｎｔ　ｔｏ　ａ　ｌ０舀ｃａｌ　Ｇｒａｐｈｉｃ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ（ＧＰＵ）ｔｈｒｅａｄ．　

Ｂｙ　ｄｉｓｃｒｅｔｉｚｉｎｇ　ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ　ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，ｔｈｅ　ｅｆｉｆｃｉｅｎｃｙ　ｏｆ　ｓｅａｒｃｈｉｎｇ　ｔｈｅ　ｒｅｌｅｖａｎｔ　ｉｎｄｉｖｉｄｕａｌｓ　ｗａｓ　ｉｍｐｒｏｖｅｄ．Ｔｈｅ　ｉｎｄｉｖｉｄｕａｌ　

ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　ｗａｓ　ｏｒｇａｎｉｚｅｄ　ｉｎｔｏ　ａｎ　ａｒｒａｙ　ｗｉｔｈ　ｔｈｅ　ｓｐａｔｉｌａ　ｌｏｃａｌｉｔｙ　ｂｙ　ｐａｒａｌｌｅｌ　ｒａｄｉｘ　ｓｏｒｔ　ｉｎ　ｏｒｄｅｒ　ｔｏ　ｉｍｐｒｏｖｅ　ｔｈｅ　ｕｔｉｌｉｚａｔｉｏｎ　ｏｆ　ｔｈｅ　

ＧＰＵ　ｍｅｍｏ￣ｂａｎｄｗｉｄｔｈ．Ｔｈｅ　ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ　ｖｅｒｉｆｉｅｓ　ｔｈｅ　ｓｏｌｕｔｉｏｎ　ｐｒｅｓｅｎｔｅｄ　ｈｅｒｅ　ｈａｓ　ｉｍｐｒｏｖｅｄ　ｎｕｍｂｅｒ　ｏｆ　ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ　ｉｎｄｉｖｉｄｕａｌｓ　ｕｐ　

ｔｏ　ａｂｏｕｔ　７．３　ｔｉｍｅｓ　ａｓ　ＣＰＵ　ｓｏｌｕｔｉｏｎ．　

Ｋｅｙ　ｗｏｒｄｓ：ｈｕｇｅ　ｃｒｏｗｄ　ｂｅｈａｖｉｏｒ；Ｃｏｍｐｕｔｅ　Ｕｎｉｆｉｅｄ　Ｄｅｖｉｃｅ　Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ（ＣＵＤＡ）；ｐａｒｌａｌｅｌ　ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ；ｒｅａｌ—ｔｉｍｅ　

ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ　

０　引言　

理器平台仿真１００００个个体的逃散场景达到了４５　ｆｐｓ的帧速　

度；文献［６］通过ＣＰＵ与图形处理器（Ｇｒａｐｈｉｃ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ，　

体行为是人类及其他生物的一种典型社会性行为，在　

ＧＰＵ）的混合计算，能够以６０　ｆｐｓ的速度仿真１　６００个Ｂｉｏｄｓ个　

虚拟现实技术中有重要的研究价值和广泛的应用空间网络营销好做吗。研究　

体；文献［７—９］通过完全使用ＧＰＵ进行体运动计算，避免　

体行为，一个侧重点是根据社会学等理论建立体行为模　

了ＣＰＵ与ＧＰＵ间频繁的数据交互，进一步提高了仿真的效　

型：如Ｂｉｏｄｓ模型以及考虑社会学意义的人际关系的人类　

率门户网站排名。　

体行为模型等…百度快照。其他类似的模型通过引入心理学效果、社　

大规模体行为仿真主要针对基于人工生命的什么是响应式网站，采用自　

会力等来建立。这些模型重点在于刻画体行为危机公关案例，力求　

底向上的综合方法荆州网，用于研究高层的自组织过程和行为涌现营销文案策划。　

行为的逻辑正确性，为该领域奠定了基础。用计算机仿真，特　

别是实时可视化渲染仿真体行为是该领域研究的另一个侧　

以Ｂｉｏｄｓ模型为例，该模型通过对齐、聚集、分离三条规则软推网，使　

重点当阳网。上述模型在建立时又名潍坊站长网，并未考虑实时仿真的需求。以　

个体在达到一定的数量时涌现出聚行为。该模型具备以下　

Ｂｉｏｄｓ模型为例，个体对周围环境的感知时都要通过查询所有　

特点网站seo优化软件，即所有的个体遵循相同的行为方式百度电话，区别在于速度、位　

其他个体的信息来辨别出与其相关的个体百度推广托管，时间复杂度为　

置等个体信息自然排名，符合单指令多数据流（Ｓｉｍｐｌｅ　Ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ　

Ｏ（ｎ　）。如果体达到一定规模后app营销，仿真的每一步计算都将导　

Ｍｕｌｔｉｐｌｅ　Ｄａｔａ，ＳＩＭＤ）特征烟台百度公司，满足用ＧＰＵ并行计算的条件。继　

致较大的时间耗费，无法满足实时仿真的要求。　

Ｂｉｏｄｓ模型之后，出现了基于该模型的各种改进模型，如在　

为使大规模体行为仿真满足实时化的要求手机网站排名优化软件，主要采用　

Ｂｉｏｄｓ模型中加入避碰行为、路径规划行为、分组行为等泸州网站建设。这　

的方法有两类。一类是对模型进行优化，降低模型的时间复　

些模型从本质上说南宁seo，虽然个体有了更多的行为类别扬州网站建设，但同类个　

杂度，如文献［２—４］等开发出的一些利用空间特征的算法百度账户优化，　

体仍按照相同的行为运动，ＳＩＭＤ的特征依然存在。所以本文　

通过预处理存储辅助信息以提高个体的辨识效率永康网站建设。另一类方　

以研究Ｂｉｏｄｓ模型的并行化实时仿真可以作为基于人工生命　

法是提高仿真平台的计算能力网站制作计划，如文献［５］使用分布式多处　的大规模体行为模型并行化的典型案例。　

收稿日期：２０１２—０２—２４；修回日期：２０１２—０５－２９。　基金项目：江苏省自然科学基金资助项目（ＢＫ２０１０１３０原创代写，ＢＫ２０１１１２０）。　

作者简介：贺毅辉（１９７３一）google搜索解析，男，河北辛集人写好文章，教授，主要研究方向：作战仿真、决策支持；叶晨（１９８４一）百度网址首页，男百度推广开户，江苏无锡人google排名优化，工程师，硕士研　

究生为什么打开网页很慢，主要研究方向：系统集成与优化；　刘志忠（１９８０一），男搜索引擎营销策略，江西吉安人，讲师，博士百度关键词价格，主要研究方向：面向服务计算、人工智能；　彭伟　

（１９８２一）武汉网站优化，男苏州百度公司，湖南常德人，讲师，硕士，主要研究方向：作战仿真、系统集成危机公关原则。　

第９期　贺毅辉等：基于ＣＵＤＡ的大规模体行为实时仿真并行实现及优化　２４６７　

１　支持ＣＵＤＡ图形设备的体系结构　

统一计算架构（Ｃｏｍｐｕｔｅ　Ｕｎｉｉｆｅｄ　Ｄｅｖｉｃｅ　Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ刷百度关键词排名，　

ＣＵＤＡ）Ｈ淘宝搜索优化。’是英伟达公司开发的具有并行编程模型和指令集　

架构的通用计算架构。支持ＣＵＤＡ的图形设备Ｄｅｖｉｃｅ一般　

分成两部分：由采用ＳＩＭＤ结构的流多处理器（Ｓｔｒｅａｍｉｎｇ　

Ｍｕｈｉｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）构成的流处理器阵列（Ｓｔｒｅａｍｉｎｇ　Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ　

Ａｒｒａｙ）以及存储器系统（Ｍｅｍｏｒｙ　Ｓｙｓｔｅｍ）。两部分由ＧＰＵ片　

上的互联网络（Ｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔｉｏｎ　Ｎｅｔｗｏｒｋ）实现通信。支持　

ＣＵＤＡ的图形设备体系结构如图１所示。　

４带来的另一个好处是在存储个体安全圆覆盖的单元ＩＤ与　

单元包含的个体安全圆ＩＤ时可以使用对齐的ｕｉｎｔ４数据结　

构，使半线程束（ｈａｔｆ－ｗａｒｐ）在存取全局内存时可以将１６次访　

问合并成一次，避免了没有对齐的访存被编译器拆分成１６次　

串行访存引起的性能下降网站运营数据分析。　

２．２基于并行基数排序算法的数据组织　

在Ｂｉｏｄｓ系统中的个体对其周边环境的搜索时表现为对　

一片ｄ维空间中具有空间局部性　的连续单元区域中的数　

据进行读取。ＧＰＵ通过纹理缓存，缓存与被访存单元具有空　

间局部关联单元的纹理内存地址，加速对这种类型的数据访　

图１　支持ＣＵＤＡ图形设备体系结构示意图　

在基于ＣＵＤＡ开发的并行程序中，ＧＰＵ线程是基本的执　

行单元360搜索引擎怎么样。Ｄｅｖｉｃｅ存储器系统分为片内和片外两大类：寄存器　

和共享存储器为片内存储器seo帝国，被流多处理器所拥有；全局内　

存、本地内存、纹理内存、常量内存为片外存储器什么叫营销。纹理内存　

和常量内存在片内有对应的缓存，以提高对片外显存的访问　

速度安卓系统优化。全局内存没有缓存，每次对其访问将导致一次实际的　

显存访问深圳网站推广公司，访问延迟依据显存的速度，ＧＤＤＲ３延迟一般为　

４００～６００Ｕ￣钟周期。　

２　以Ｂｉｏｄｓ模型为典型的并行仿真及优化　

对于Ｂｉｏｄｓ模型，一种最直观的并行化方法就是将个体　

与逻辑ＧＰＵ线程一一对应如何设计网站，仿真数据存放在显卡的全局内存　

上，个体位置映射到顶点缓冲区上，由ＯｐｅｎＧＬ直接可视化渲　

染黑龙江网站建设。然而，采用上述方法的并行化的Ｂｉｏｄｓ运行效率很低哪个网站建设好，主　

要原因在于：１）相关个体的搜索量很高草根站长工具，且其中存在大量的　

无效的搜索；２）ＧＰＵ访存中存在引起接合不良的访存方式珠海网站推广。　

２．１仿真空间划分方法　

将仿真空间离散化能有效降低个体对其他相关个体的搜　

索量。然而相关个体搜索量的降低实际是由增加对离散化后　

的子空间维护成本来换取的，维护量和子空间的数量成正比。　

所以在构建离散环境时必须考虑两者间的平衡，以取得更佳　

的性能。使用空间划分后Ｂｉｏｄｓ算法的平均时间复杂度为　

Ｏ（ｎ　ｌｏｇ　ｎ）　营销公关。　

本文将仿真设定在二维空间中微指数，Ｂｉｏｄｓ系统中个体被视为　

具有安全半径ｒ的圆形粒子南宁搜索引擎优化，仿真空间划分为网格，单元大小　

为安全圆的外接正方形单页优化。这种划分方法的灵感来源于粒子系　

统　物理仿真中的宽阶段碰撞检测　１２］小江seotaobao，带来的一个好处是　

在个体相互作用时不会出现个体重叠的不合理现象金山推广员。以安全　

圆的中心界定个体所处的单元序号，在这种情况下英文网站建设，一个个体　

的安全圆最多可以出现在４个（２　新闻危机处理，ｄ是空间划分的维度）”　

单元中，同理四平网，一个单元最多包含４个安全圆百度竞价排名费用，如图２所示。　

图２安全圆覆盖单元数与单元包含安全圆数上限　

安全圆覆盖的单元数与单元包含安全圆数上限确定且为　

存柳州360优化。基于上述原因网站如何赚钱，需要构造个体信息的空间局部性特点。　

构造通过线性时间复杂度　的基数排序算法将个体信息组　

织成按所在单元ＩＤ的自然数序列排列的数组来完成。　

在本案例中，基数排序所使用的关键字（ｋｅｙ）是单元ＩＤ。　

对于有　个二进制位的单元ＩＤ，按照每组　个二进制位分组，　

其中Ｌ＜Ｂ，组的数量和排序趟数一致aizhan。　

２．２．１基数统计　

在基数统计阶段需要对每个基数出现的次数进行统计seo178，　

则至少需要ｒａｄｉｃｅｓＮｕｍ＝２　个３２位计数器。将计数器放到　

共享内存上，可以提升内存带宽。每个线程都需要自己的计　

数器来保证计数值不被其他线程修改seo实战密码，共需计数器数为：　

ｂｌｏｃｋＮｕｍ×ｔｈｒｅａｄＮｕｍＰｅｒＢｌｏｃｋ×ｒａｄｉｃｅｓＮｕｍ　

共享内存有大小限制，如Ｇｅｆｏｒｅｅ　ＧＴＸ２８０上每个流多处　

理器仅有１６　ＫＢ的该类存储，所以必须根据ＧＰＵ的硬件特　

性，确定　的大小和每个线程块中线程的数量　

（ｔｈｒｅａｄＮｕｍＰｅｒＢｌｏｃｋ）。　

减少趟数且不导致共享内存溢出的办法就是共享线程间　

的计数器。将每个线程块中的线程分成线程组，每个组Ｒ个线　

程文昌网，则会产生的组数为：　

ｇｒｏｕｐＮｕｍＰｅｒＢｌｏｃｋ＝ｔｈｒｅａｄＮｕｍＰｅｒＢｌｏｃｋ／Ｒ　

每个组内的线程共享相同的ｒａｄｉｃｅｓＮｕｍ个计数器smo优化，通过　

串行化修改组内的基数计数器来避免同组线程间的读写冲　

突。对组内的线程进行串行测试时北京百度优化，避免了线程并行引起的冲　

突绝地求生优化，要避免使用ｉｆ语句打断程序流水。算法伪代码如下：　

ｄ＝（（ｔｈｒｅａｄｌＤ　ｍｏｄ　Ｒ）＝＝０）；　

ｒａｄｉｘＣｏｕｎｔｅｒ＋＝ｄ￥ａｐｐｒｏｐｒｉａｔｅＩｎｃｒｅｍｅｎｔ：　

ｄ＝（（ｔｈｒｅａｄｌＤｍｏｄＲ）＝＝１）；　

ｒａｄｉｘＣｏｕｎｔｅｒ＋＝ｄ　ａｐｐｒｏｐｒｉａｔｅＩｎｃｒｅｍｅｎｔ：　

ｄ＝（（ｔｈｒｅａｄｌＤ　ｍｏｄ　Ｒ）＝＝Ｒ一１）；　

ｒａｄｉｘＣｏｕｎｔｅｒ＋＝ｄ　ａｐｐｒｏｐｒｉａｔｅｌｎｃｒｅｍｅｎｔ：　

２．２．２基数求和　

在输出排序结果之前，需要计算输出位置的偏移量，通过　

以下步骤来计算：１）对每个基数网站被挂马检测工具，求它的每个基数计数器的　

前缀和；２）对每个基数网站推广软文案例，求它的基数计数器的总和；３）求所有　

ｒａｄｉｃｅｓＮｕｍ个基数计数器的前缀和。　

在第３）步中得到的前缀和给出了输出个体位置信息数　

组中具有相同基数的每一部分的偏移量长沙百度推广。第１）步中求出的前　

缀和给出了这些部分中每一个的偏移量，然后每个线程块会　

将其分配到的个体信息根据这些偏移写入到新的个体信息数　

组中网络营销网络推广。在进行第１）步时，每个线程块处理的基数个数为：　

ｒａｄｉｃｅｓＮｕｍＰｅｒＢｌｏｃｋ＝ｒａｄｉｃｅｓＮｕｍ／ｂｌｏｃｋＮｕｍ　

每个基数的基数计数器和线程组的基数计数器的数量一　

致，即每个基数拥有的基数计数器数量为：　

ｇｒｏｕｐｓＮｕｍ：ｂｌｏｃｋＮｕｍ　ｇｒｏｕｐｓＮｕｍＰｅｒＢｌｏｃｋ　

所以每个块都将其３２位的ｇｒｏｕｐｓＮｕｍ存放在共享内存　

计算机应用　第３２卷　

上，然后它在分配给它的ｒａｄｉｃｅｓＮｕｍＰｅｒＢｌｏｃｋ个基数上迭代。　持２５帧的上限个体数量约为７０００，与第一个程序相比仿真　

对线程块中的每个线程而言，都要执行如下操作：１）从全局　

存储器中读取基数的ｇｒｏｕｐｓＮｕｍ个计数器到共享内存中；　

２）求ｇｒｏｕｐｓＮｕｍ个计数器的前缀和；３）全局内存中的　

ｇｒｏｕｐｓＮｕｍ个计数器的值被前面所求的前缀和覆盖；４）在最　

后一个计数器被覆盖之前佛山关键词优化，通过把它的值和上一个前缀和相　

加得出ｇｒｏｕｐｓＮｕｍ个计数器值的总和南通网站优化。　

２．２．３　重排序　

个体数量上限提高到原来的约３．３倍。使用本文提出的并行　

化及优化方法开发的优化版ＧＰＵ仿真程序寇玉磊，因为设定了仿真　

的帧率上限南昌网站优化，在个体数量小于７　１６８时收录批量查询，基本稳定在１００帧左　

右长沙做网站价格，个体数继续增加后，因为优化后算法的平均时间复杂度为　

０（／Ｚ　ｌｏｇ　ｎ）旺道网络营销软件，帧率以接近直线的方式下降怎么建立自己的博客。当个体数量为　

１５　３６０时，仿真的帧率仍可以达到２６帧白帽技术，在满足实时仿真帧率　

要求的前提下，个体数量是无优化ＧＰＵ仿真的约２．２倍，是　

纯ＣＰＵ仿真的约７．３倍。　

重新排序在每一趟的最后一个阶段。每个块必须计算　

ｒａｄｉｃｅｓＮｕｍ个基数计数器的前缀和以获得输出数组的偏　

移量外贸seo。从全局内存中载入第二阶段得出的ｂｌｏｃｋＮｕｍ个前缀和　

到共享内存中，对每个前缀和的最后一个值再执行并行的前　

缀求和，并使用它来求出每个前缀和的每个值的合适的偏移　

量。每个线程块都重复地执行这里的并行前缀求和。然后统计分析工具，每　

个块从全局内存中载入ｇｒｏｕｐＮｕｍＰｅｒＢｌｏｃｋ×ｒａｄｉｃｅｓＮｕｍ个基　

Ｉ＿ｌ』一　ｌ＋无优化版ＧＰＵ｛￣真程序　

斗　…＿ｌ…＿ｊ…Ｌ　一ｌ十优化版ＧＰＵ仿真程序　

ｔ１…　东港网，＿ｊ—奋一纯ｃＰｕ版仿真程序　

…　一　

数计数器到共享内存三亚网，并使用前面计算出的偏移量来放　

置它们。最后，每个线程块都按照和第一阶段相同的顺序diemin，从　

全局内存读取其在第一阶段读取的输入个体信息数组的相同　

部分，每个个体信息都要执行下面的操作：１）读取与线程组　

以及个体信息的基数对应的基数计数器的值；２）按照基数计　

斗ｉ

ｉ　　；ｌ　ｌ　Ｉ＼　

－　

ｌ　ｔ＿　

一｝　ｉＩＪ　｛　Ｉ一一ｕ　

卜…一　一一｝¨…～｛．一｝…ｕ　

　ｆＩ　Ｉ　

ｌ　ｌ｛　…Ｉ¨…ｒ　

…一

｝、｝　＿ｌ…＿＿｝＼心　．　．　ｉ　ｌ　．－　．　

仿真Ｂｉｏｄｓ数　

一Ｆ　……　ｒ　ｊ…ｆ＿…～　　｛　　『＿ｌ…｛ｒ一　…　

●　

数器指示的偏移量网站建设基础知识，把个体信息写到输出个体信息数组中；　

３）增加基数计数器的值。对于每个半线程束的线程，２）和３）　

的写操作与递增操作必须分别被串行化，以避免同一半线程　

图３各版本Ｂｉｏｄｓ仿真程序性能比较　

４　结语　

本文提出了一种针对Ｂｉｏｄｓ系统的ＧＰＵ并行化仿真及优　

束的各线程间存在任何共享内存和全局内存风险宁波seo，并可使用　

同一基数来保持个体信息的顺序。　

在每一步仿真中，经过上述Ｂ／Ｌ趟的操作，最终可以将个　

体信息组织成按照个体所在单元ＩＤ的次序排列的数组。这个　

排序过的个体信息数组将映射到纹理内存上，个体也将以该　

化的方法搜索引擎市场，即将个体与ＧＰＵ逻辑线程一一对应seo实战密码 pdf，通过将仿真　

空间离散化，降低个体对相关个体的搜索量刷百度权重，通过并行基数排　

序算法，将个体信息数组组织成具有空间局部性的数组网站规划，提高　

内存带宽利用率。经过实验验证，本文方法确实对算法本身　

次序映射到逻辑线程上，为个体对其周边环境搜索的计算提　

供加速上海企业推广。上述过程中并行求前缀和的运算通过引入文献［１６一　

ｌ７］设计的算法实现。　

有一定的优化陶然士论文，并通过使用通用ＧＰＵ计算提升了仿真平台的　

计算能力。　

本文方法可以作为基于人工生命的大规模体仿真并行　

化及优化的一个典型。当模型变得更加复杂，特别是个体依　

行为方式区分存在大量的类别时南京seo，如果将个体与ＧＰＵ逻辑线　

程一一对应软件优化，则需要在核函数中根据个体类别选择对应的行　

为方式，这样会导致大量的分支语句存在于核函数中。由于　

３　实验验证　

使用上述方法并行化的Ｂｉｏｄｓ程序（优化版ＧＰＵ仿真程　

序）采用Ｖｉｓｕａｌ　Ｓｔｕｄｉｏ　２００８＋ＮＶＩＤＩＡ　ＣＵＤＡ　Ｔｏｏｌｋｉｔ　４．０开发，　

由ＯｐｅｎＧＬ可视化渲染网站推广培训。另外有两个对比程序，可视化渲染　

均由ＯｐｅｎＧＬ进行：第一个由ＣＰＵ计算个体位置和速度百度快照不更新，仿真　

空间采用连续２Ｄ空间（纯ＣＰＵ版仿真程序）；第二个仅将第　

个对比程序的ＣＰＵ计算工作交给ＧＰＵ，个体信息的存储放　一

ＧＰＵ的流控制能力较弱，对分支语句不能如ＣＰＵ那样进行预　

判优化，ＧＰＵ程序在运行到分支语句时友情链接交换，大量线程会被挂起，　

造成性能瓶颈seo每日一贴。针对上述问题，如果模型中个体的行为方式　

和区域有关，一种解决方案就是将仿真环境栅格化后将栅格　

到全局内存上（无优化版ＧＰＵ仿真程序）恒牛网。运行这些Ｂｉｏｄｓ　

程序的计算机平台主要配置为：２．８３　ＧＨｚ主频英特尔Ｑ９５５０　

处理器，１　３３３　ＭＨｚ主频４　ＧＢ双通道ＤＤＲ３内存普宁网，ＮＶＩＤＩＡ　

Ｇｅｆｏｒｃｅ　ＧＴＸ２８０显卡如何提高百度权重。实验结果如图３所示百合seo培训。　

与ＧＰＵ逻辑线程一一对应竞价单页，仿真并行地更新这些栅格，每个　

栅格中的个体由ＧＰＵ线程串行更新市场推广策划方案。如何针对这种并行方　

式进行优化将是下一步工作的重点上海seo搜索优化。　

参考文献：　

［１］　ＭＵＳＳＥ　Ｓ　Ｒ陆丰网站，ＴＨＡＬＭＡＮＮ　Ｄ．Ａ　ｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌ　ｍｏｄｅｌ　ｆｏｒ　ｒｅａｌ　ｔｉｍｅ　

ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ　ｏｆ　ｖｉｒｔｕａｌ　ｈｕｍａｎ　ｃｒｏｗｄｓ［Ｊ】．ＩＥＥＥ　Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ　ｏｎ　Ｖｉｓｕ—　

ｌｉａｚａｔｉｏｎ　ａｎｄ　Ｃｏｍｐｕｔｅｒ　Ｇｒａｐｈｉｃｓ自然排名，２００１徐州seo顾问，７（２）：１５２—１６４．　

图３由Ｍａｔｌａｂ分别对１　０２４　Ｘ　（ｎ∈［１，１６］）个数量的　

Ｂｉｏｄｓ仿真５　ｍｉｎ统计得到平均帧率绘制得到。从图３可看　

出：纯ＣＰＵ版仿真程序性能更低，仿真的帧率以二次曲线的　

方式下降，在２０４８个个体时帧率为２７，当个体数继续增加时　

无法达到实时可视化渲染要求的２５帧宿州网。造成其低性能的主　

要原因是ＣＰＵ的计算能力相对较弱，个体对周围环境感知算　

［２１　ＴＥＳＣＨＮＥＲ　Ｍ，ＨＥＩＤＥＬＢＥＲＧＥＲ　Ｂ．Ｏｐｔｉｍｉｚｅｄ　ｓｐａｔｉａｌ　ｈａｓｈｉｎｇ　ｆｏｒ　

ｃｏｌｌｉｓｉｏｎ　ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ　ｏｆ　ｄｅｆｏｒｍａｂｌｅ　ｏｂｊｅｃｔｓ【Ｃ】／／Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ　ｏｆ　Ｖｉ—　

ｓｉｏｎ百度刷下拉，Ｍｏｄｅｌｉｎｇ　ａｎｄ　Ｖｉｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎ．Ｍａｎｃｈｅｎ，Ｇｅｒｍａｎｙ：［Ｓ．ｎ］seo优化，　

２００３：４７—５４．　

法的时间复杂度为Ｏ（ｎ　）友情链。无优化版ＧＰＵ仿真程序较第一个　

已经有了明显的性能提升，除得益于ＧＰＵ对计算密集型作业　

处理能力的优势外英语网站建设，ＣＵＤＡ与ＯｐｅｎＧＬ的互操作避免了第一个　

程序中可视化渲染中从内存到显存数据复制的瓶颈，但由于　

［３］　ＳＨＡＯ　Ｗ，ＴＥＲＺＯＰＯＵＬＯＳ　Ｄ．Ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ　ｐｅｄｅｓｔｒｉａｎｓ［ｃ］／／　

ＳＣＡ’０５：Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ　ｏｆ　ｔｈｅ　２００５　ＡＣＭ　ＳＩＧＧＲＡＰＨ／Ｅｕｒｏｇｒａｐｈｉｃｓ　

Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ　Ｏｎ　Ｃｏｍｐｕｔｅｒ　ａｎｉｍａｔｉｏｎ．Ｎｅｗ　Ｙｏｒｋ：ＡＣＭ　Ｐｒｅｓｓseo优化狼雨，２００５：　

１９—２８．　该程序中个体对周围环境感知算法的时间复杂度仍为　

Ｏ（／Ｚ　），所以仿真帧率仍是以二次曲线的方式下降，当个体数　

为６　１４４时帧率已经降到了３０帧，从曲线上判断保证帧率维　

［４１　ＲＥＹＮＯＬＤＳ　Ｃ．Ｂｉｇ　ｆａｓｔ　ｃｒｏｗｄｓ　ｏｎ　ＰＳ３［Ｃ】／／Ｓａｎｄｂｏｘ’０６：Ｐｒｏ—　

ｃｅｅｄｉｎｇｓ　ｏｆ　ｔｈｅ　２００６　ＡＣＭ　ＳＩＧＧＲＡＰＨ　Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ　ｏｎ　Ｖｉｄｅｏｇａｍｅｓ．　

第９期　贺毅辉等：基于ＣＵＤＡ的大规模体行为实时仿真并行实现及优化　２４６９　

（上接第２４６５页）　

加龙岩做网站公司。对于较大的数据集算法的效率更明显细雨算法，其加速比曲线接　ＩＤ３算法并行化是一项重要的课题销售手段。本文在ＩＤ３算法的基础　

近线性增加通州网站建设公司，这说明基于ＭａｐＲｅｄｕｅｅ的Ｈ—Ｓ—Ｄｅｃｉｓｉｏｎ算法可　

上提出了基于属性相似度的决策树算法，并将其应用　

用来解决海量数据的挖掘问题28推广。　

ＭａｐＲｅｄｕｃｅ平台构建了一种并行性能比较好的决策树算法　

５　

［至三＝三至至至　三互］　Ｈ

—

Ｓ

—Ｄｅｃｉｓｉｏｎ。实验结果表明Ｈ—Ｓ—Ｄｅｃｉｓｉｏｎ算法具有较好的　

分类正确率、较低的时间复杂度和较好并行性能。　

４　

丑　

参考文献：　

３　

景　

［１］　魏红宁．基于ＳＰＲＩＮＴ方法的并行决策树分类研究【Ｊ】．计算机　

２　

应用，２００５深圳百度竞价排名，２５（１）：３９—４１．　

ｌ　

［２］　朱敏衡阳网，万剑怡视频优化，王明文．基于ＭＲ的并行决策树分类算法的设计　

节点数　

与实现［Ｊ］．广西师范大学学报：自然科学版黑龙江网站建设，２０１１，２９（１）：８２—　

图３　Ｈ—Ｓ—Ｄｅｃｉｓｉｏｎ算法加速比曲线　

８４．　

［３］　杨宸铸．基于ＨＡＤＯＯＰ的数据挖掘研究【Ｄ】．重庆：重庆大学，　

３）可扩展性汕头网站建设。　

２０１０：４５—４６．　

为了反映并行算法集的利用率情况，引入算法效率的　

［４］　李应安．基于ＭａｐＲｅｄｕｃｅ的聚类算法的并行化研究【Ｄ】．广州．　

概念。并行算法的效率是算法的加速比与节点数的比值购买域名和空间，即　

中山大学app推广方法，２０１０：５０—５１．　

Ｅ＝Ｓ／Ｎsns是什么意思，其中Ｓ为加速比，Ⅳ为节点数。从图４可看出，算法　

［５］　程苗baidu comn，陈华平．基于Ｈａｄｏｏｐ的Ｗｅｂ日志挖掘［Ｊ】．计算机工程莱芜网站建设，　

效率整体来说呈下降趋势网站运营方案。从图４可看出Ｄ　曲线相对Ｄ，、　

２０１１，３７（１１）：３７—３８．　

Ｄ　平稳一些互联网营销公司，这说明当数据集规模越大，Ｈ—Ｓ—Ｄｅｃｉｓｉｏｎ算法　

［６】　雷万云．云计算技术、平台及应用案例［Ｍ］．北京：清华大学出版　

的效率曲线越平稳网站建设中图片，所以该算法对海量数据具有较好的可扩　

社seo优化工具，２０１１：２２—２２４．　

展性深圳公牛通讯。　

［７］ＬＩＵ　ＹＡＮＧurl什么意思，ＬＩ　ＭＡＯＺＨＥＮ网站建设知识，ＡＬＨＡＭ　Ｎ　Ｋ．ＨＳＩＭ：Ａ　ＭａｐＲｅｄｕｃｅ　

［至　至至至　三互］　ｓｉｍｕｌａｔｏｒ　ｉｎ　ｅｎａｂｌｉｎｇ　ｃｌｏｕｄ　ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ【ＥＢ／ＯＬ】．［２０１２－０１—２０］．　

ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｓｃｉｅｎｃｅｄｉｒｅｃｔ．ｃｏｍ／ｓｃｉｅｎｃｅ／ａｒｔｉｅｌｅ／ｐｉｉ／ＳＯ１６７７３９Ｘ１　１０　

００８８４．　

［８］　ＡＬＨＡＭ　Ｎ　Ｋ百度关键词seo，ＬＩ　ＭＡＯＺＨＥＮ，ＬＩＵ　ＹＡＮＧ．Ａ　ＭａｐＲｅｄｕｃｅ－ｂａｓｅｄ　

ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ　ＳＶＭ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　ｏｆ　ａｕｔｏｍａｔｉｃ　ｉｍａｇｅ　ａｎｎｏｔａｔｉｏｎ【Ｊ］．Ｃｏｍ—　

ｐｕｔｅｒｓ　ａｎｄ　Ｍａｔｈｅｍａｔｉｃｓ　ｗｉｔｈ　Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ，２０１　１网上推广平台，６２（７）：２８０１—　

２８１１．　

节点数　【９】　毛国君江苏seo，段立娟青海网站建设，王实阳江网站制作公司，等．数据挖掘原理与算法【Ｍ】．北京：清华　

图４　Ｈ—Ｓ—Ｄｅｃｉｓｉｏｎ算法效率曲线　

大学出版社济宁网站建设，２００５：１１７—１２５．　

４　结语　［１Ｏ】韩松来，张辉百度举报中心，周华平．基于关联度函数的决策树分类算法【Ｊ］．　

计算机应用，２００５网站统计分析，２５（１１）：２６５５—２６５７．　

决策树算法的并行性是当前解决海量数据分类问题的研　

［１１］陆秋兔子优化大师，程小辉．基于属性相似度的决策树算法［Ｊ］．计算机工程，　

究重点seo优化的网站，而ＩＤ３算法在决策树算法中占着重要地位，如何将　２００９天津搜索引擎优化，３５（６）：８２—８４．