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文檔簡介
1、人腦是自然界中最復雜的網(wǎng)絡之一,而復雜網(wǎng)絡理論為人腦的研究提供了一個新的方向。計算腦網(wǎng)絡屬性的方法是研究腦網(wǎng)絡的一項重要途徑,因此網(wǎng)絡構建時間和屬性計算時間是影響研究進度最為重要的因素,是為腦網(wǎng)絡研究提供技術可行性的重要指標。腦網(wǎng)絡研究的不斷發(fā)展使得腦網(wǎng)絡粒度日益精細,網(wǎng)絡規(guī)模日益增大,計算量呈幾何級數(shù)增長,使得腦網(wǎng)絡研究時間過長,大大阻礙了腦網(wǎng)絡研究進程。并行計算技術的發(fā)展使其成為一種求解數(shù)據(jù)密集型計算任務的有效的手段。因此,本文主要
2、是通過并行計算技術實現(xiàn)腦網(wǎng)絡的快速計算。
本文研究的重點是靜息態(tài)功能腦網(wǎng)絡計算的并行實現(xiàn)。利用并行計算技術的理論知識,對腦網(wǎng)絡研究領域已有構建和分析方法,在不同的并行計算平臺,提出腦網(wǎng)絡計算的并行策略。在本文中,創(chuàng)新之處是:
(1)基于CPU-GPU異構環(huán)境并行系統(tǒng),對腦網(wǎng)絡構建方法提出一種新的實現(xiàn)方式。在此基礎上,提出了腦網(wǎng)絡構建及屬性計算的并行策略,即利用CUDA架構、CUBLAS庫加速腦網(wǎng)絡屬性計算方法中的計算
3、模塊。在支持GPU通用計算的并行平臺,對腦網(wǎng)絡并行策略的性能進行測試,最優(yōu)的并行效果是加速比達到3倍以上。
(2)基于多CPU環(huán)境的并行系統(tǒng),提出了基于多CPU的腦網(wǎng)絡構建及屬性計算并行實現(xiàn)策略,即利用多CPU并行計算多個腦網(wǎng)絡。在支持多CPU計算的并行平臺,提出了基于SPMD機制和循環(huán)打包方法的架構,并對這種并行策略進行測試并行性能,最大的加速比達到6倍以上。
(3)基于CPU-GPU異構環(huán)境并行系統(tǒng),提出了將以上
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