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随着高性能计算需求的不断增长,人们开始将目光投向具有强大计算能力及高存储带宽的GPU设备.与擅长处理复杂性逻辑事务的CPU相比,GPGPU(general purpose graphic processing unit,通用图形处理器)更适合于大规模数据并行处理.CUDA(compute unified device architecture,统一计算架构)的出现更加速了GPGPU应用面的扩张.基于GPGPU和CUDA技术对AES算法的实现进行加速,得到整体吞吐量6～7Gbit/s的速度.如果不考虑数据加载时间,对于1MB以上的输入规模,吞吐量可以达到20Gbit/s. 相似文献
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针对传统基于ε-差分隐私模型的top-k关联规则挖掘算法在大规模数据环境下挖掘效率低下的问题,提出了一种并行差分隐私关联规则挖掘算法。算法利用Hadoop框架实现并行计算,利用负载均衡策略,使每一个节点分配到的数据量相当,利用指数机制挑选出k个频繁模式,采用拉普拉斯机制对这k个频繁模式添加噪音。通过实验对算法的频繁模式挖掘结果与同类算法进行比较分析,结果表明,该算法在保证挖掘结果具有可用性的前提下,在效率上较传统算法有所提升。 相似文献
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聚能射流形成的数值模拟,涉及到大变形、高应变率以及材料的破坏,传统的拉格朗日或欧拉方法在解决该问题均有很大的局限性,先后发展了网格重分、ALE、SPH等方法,以及界面处理技术,各有所长,但尚未完全解决,而在实际工作中,切合实际的药型罩介质本构关系则是聚能射流数值模拟的关键,高效并行计算与可视化则是聚能射流数值模拟的必由之路,并阐述了聚能射流数值模拟的发展趋势． 相似文献
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本文采用OpenMP和CUDA技术,对蒙特卡洛算法进行并行化改进,以充分利用多核处理器和GPU的计算能力,通过对比算法改进前后的性能表现,可以看到采用OpenMP和CUDA技术,能够极大提高计算性能。借鉴该方法,我们可以在个人计算机上改进相关软件计算性能。 相似文献
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利用PvM（Parallel Virtual Machine）并行计算环境,使用Visual C＋＋为开发工具,针对大型矩阵的运算开发了并行处理系统,解决了机械、数学等领域对大型矩阵运算处理时耗时时间长,界面交互性差等问题。 相似文献