摘要: 针对有向图中每对顶点之间的最短路径问题,基于CPU集群并行算法,根据GPU并行计算加速机制,提出 了基于棋盘划分方式的GPU并行算法,以增加算法的并行性与数据的局部性。当有向图规模超过GPU显存限制 时,进一步提出了异步并行处理的GPU最短路径算法。实验结果表明,与CPU上单核算法相比,本算法具有如下加 速效果:C1)对于节点数少于1000。的小规模有向图,可以实现约155倍的加速;(2}对于节点数超过1000。的大规模 有向图,可实现约25倍的加速。
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