论文研究多核CPUGPU协同的并行深度优先算法.pdf

针对多核CPU和GPU环境下图的深度优先搜索问题，提出多核CPU中实现并行DFS的新算法，通过有效利用内存带宽来提高性能，且当图增大时优势越明显。在此基础上提出一种混合方法，为DFS每一分支动态地选择最佳的实现：顺序执行；两种不同算法的多核执行；GPU执行。混合算法为每种大小的图提供相对更好的性能，且能避免高直径图上的最坏情况。通过比较多CPU和GPU系统，分析底层架构对DFS性能的影响。实验结果表明，一个高端single-socketGPU系统的DFS执行性能相当于一个高端4-socketCPU系统。