【摘 要】
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近年来,计算机硬件技术获得了很大发展,尤其是大内存和多核,但算法效率并没有随着硬件技术的发展 而提高.根本原因是没有充分利用CPU 缓存以及单线程程序设计的局限.在数
【出 处】
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2010年全国高性能计算学术年会(HPC china2010)
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近年来,计算机硬件技术获得了很大发展,尤其是大内存和多核,但算法效率并没有随着硬件技术的发展 而提高.根本原因是没有充分利用CPU 缓存以及单线程程序设计的局限.在数据仓库和OLAP 领域,数据立方体计 算是一个重要而又耗时的操作,如何提高数据方体的计算效率是人们不断追求的目标.基于现代CPU 特征,我们提 出了两种并行算法TASK_PMW和DATA_SSMW,TASK_PMW采用基于任务划分的并行算法,CPU 每个核心负责 一个Cuboid的计算； DATA_SSMW 采用数据划分方法,并共享扫描原始数据,保证负载均衡,可以获得更高的效率,具有很好的扩展性.通过实验,在双核CPU 上TASK_PMW比原有算法提高1/3,DATA_SSMW比原有算法提高2/3.
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