【摘 要】
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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
【基金项目】
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国家“863”高技术研究发展计划(2009AA01Z126);国家自然科学基金(60876025)资助
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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：（1）对于节点数少于10000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10000的大规模有向图，可实现约25倍的加速。
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