【摘 要】
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为了提高Bor?vka最小生成树算法的效率,本文基于NVIDIA GPU提出一种并行Bor?vka算法,设计了适用于GPU通用并行计算架构的邻接表图存储方式,通过避免Bor?vka算法每次迭代后的
【机 构】
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西南科技大学国防科技学院,四川绵阳,621010
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为了提高Bor?vka最小生成树算法的效率,本文基于NVIDIA GPU提出一种并行Bor?vka算法,设计了适用于GPU通用并行计算架构的邻接表图存储方式,通过避免Bor?vka算法每次迭代后的破圈操作以及合并超节点后的数据重组操作,并将算法中具有并行特性的部分移植到GPU并行执行,从而提高了算法的效率.实验表明,相比于CPU版Bor?vka算法,该算法具有较为明显的加速效果.“,”In order to improve the efficiency of Bor?vka minimum spanning tree algorithm, this paper propopsed a NVIDIA GPU-based parallel Bor?vka algorithm, and designed a adjacency list graph storage suited to GPU CUDA. By avoiding breaking circle after each iteration and data reorganization operations after merging super node in Bor?vka algorithm, and porting the parts of the algorithm with parallel characteristics to the GPU for executing parallel. Experimental results show that it has obvious acceleration effect over the GPU Bor?vka implementation.
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