检索结果

Select

1. 基于自适应线程束的GPU并行粒子群优化算法

张硕, 何发智, 周毅, 鄢小虎

计算机应用 2016, 36 (12): 3274-3279. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.12.3274

摘要（632）

PDF （883KB）（440）

基于统一计算设备架构（CUDA）对图形处理器（GPU）下的并行粒子群优化（PSO）算法作改进研究。根据CUDA的硬件体系结构特点，可知Block是串行执行的，线程束（Warp）才是流多处理器（SM）调度和执行的基本单位。为了充分利用Block中线程的并行性，提出基于自适应线程束的GPU并行PSO算法：将粒子的维度和线程相对应；利用GPU的Warp级并行，根据维度的不同自适应地将每个粒子与一个或多个Warp相对应；自适应地将一个或多个粒子与每个Block相对应。与已有的粗粒度并行方法（将每个粒子和线程相对应）以及细粒度并行方法（将每个粒子和Block相对应）进行了对比分析，实验结果表明，所提出的并行方法相对前两种并行方法，CPU加速比最多提高了40。

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

Select

2. 基于进化理论的层信任模型研究与实现

周毅郑雪峰于义科

计算机应用 2010, 30 (8): 2114-2119.

摘要（256）

PDF （553KB）（1185）

通过对可信计算进行深入的分析，并进行严格的逻辑推理证明，提出了基于进化理论的层信任模型。该模型在逻辑结构上定义了可信计算环境基本的信任链和可信层，并通过3个主要属性来描述可信度，物理结构上通过广电网的基于法定权利义务关系的可信根广播和在可信终端建立基于可信存储的可信根，来实现可信计算环境。该模型使得现有通用计算平台也适用于可信计算环境，提出了解决可信计算环境的外部性和公正性问题的方法，减少了可信终端主动防御带来的验证开销，用较小的代价实现了可信计算环境下可信计算实体可信度收敛。