基于MPI+CUDA的MRRR并行算法研究與實(shí)現(xiàn)的開題報(bào)告

基于MPI+CUDA的MRRR并行算法研究與實(shí)現(xiàn)的開題報(bào)告一、選題背景與意義現(xiàn)代計(jì)算機(jī)的計(jì)算性能越來(lái)越強(qiáng)大，但是對(duì)于極大規(guī)模問題來(lái)說，依然需要利用并行計(jì)算的方式來(lái)提高計(jì)算效率。而多核CPU、GPU等并行計(jì)算硬件的普及，為并行計(jì)算提供了更多的選擇和機(jī)會(huì)。其中，MPI是一種通用的分布式內(nèi)存并行編程模型，而CUDA則是NVIDIA提出的面向GPU并行編程的計(jì)算框架。本課題主要研究基于MPI+CUDA的MRRR并行算法，旨在探究如何在大規(guī)模問題上，利用并行計(jì)算技術(shù)來(lái)提高計(jì)算效率。二、研究?jī)?nèi)容和方法本課題主要研究基于MPI+CUDA的MRRR并行算法，研究?jī)?nèi)容包括以下幾方面：1.MRRR算法的原理和實(shí)現(xiàn)2.MPI并行編程的原理和實(shí)現(xiàn)，并結(jié)合MRRR算法進(jìn)行并行優(yōu)化3.CUDA并行編程的原理和實(shí)現(xiàn)，并結(jié)合MRRR算法進(jìn)行GPU加速4.對(duì)MRRR算法進(jìn)行性能測(cè)試和分析，比較串行算法和并行算法的效率差異本課題的研究方法主要包括：1.閱讀大量相關(guān)文獻(xiàn)，深入了解MRRR算法、MPI并行計(jì)算、CUDA并行計(jì)算等技術(shù)2.在CUDA編程環(huán)境下，實(shí)現(xiàn)串行版本的MRRR算法，并進(jìn)行性能測(cè)試3.在MPI編程環(huán)境下，將MRRR算法進(jìn)行分布式并行，并進(jìn)行性能測(cè)試4.結(jié)合MPI和CUDA進(jìn)行混合編程，并對(duì)MRRR算法進(jìn)行并行加速，并進(jìn)行性能測(cè)試和分析三、預(yù)期結(jié)果本課題旨在探究基于MPI+CUDA的MRRR并行算法，通過串行算法和并行算法的效率比較，探究并行技術(shù)對(duì)于極大規(guī)模問題的計(jì)算效率提升情況。預(yù)期結(jié)果包括：1.實(shí)現(xiàn)串行版本的MRRR算法，并進(jìn)行性能測(cè)試2.將MRRR算法進(jìn)行MPI并行化，并進(jìn)行性能測(cè)試3.結(jié)合MPI和CUDA進(jìn)行混合編程，對(duì)MRRR算法進(jìn)行并行加速，并進(jìn)行性能測(cè)試和分析四、可行性分析本課題研究?jī)?nèi)容在目前計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域較為成熟，相關(guān)的技術(shù)文獻(xiàn)比較豐富。MRRR算法已經(jīng)廣泛應(yīng)用于大規(guī)模問題的計(jì)算中，MPI和CUDA并行計(jì)算技術(shù)也已經(jīng)成熟。因此，本課題在理論方面具有可行性。同時(shí)，本課題所需的計(jì)算資源較大，需要使用高性能計(jì)算設(shè)備進(jìn)行計(jì)算，但目前各高校均已擁有相應(yīng)的計(jì)算設(shè)備。五、進(jìn)度安排第一周：閱讀相關(guān)文獻(xiàn)，熟悉MRRR算法的原理和實(shí)現(xiàn)第二周：實(shí)現(xiàn)串行版本的MRRR算法，并進(jìn)行性能測(cè)試第三周：將MRRR算法進(jìn)行MPI并行化，并進(jìn)行性能測(cè)試第四周：結(jié)合MPI和CUDA進(jìn)行混合編程，對(duì)MRRR算法進(jìn)行并行加速第五周：進(jìn)行