基于多核CPU的脑网络拓扑属性并行分析方法

发布时间：2017-10-16 16:25

  本文关键词：基于多核CPU的脑网络拓扑属性并行分析方法

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【摘要】：针对脑网络研究中需计算的网络数目过多造成执行时间过长的问题,提出一种基于多核CPU(central processing unit)的并行计算方法。通过SPMD(single program multiple data)机制利用CPU的多核同时执行,实现并行计算多个网络的属性,利用循环打包方法降低SPMD机制中循环控制的时间,得到并行计算多个网络指标的时间,同串行计算时间相比,可得到此方法的并行计算效果。与传统并行单个算法的策略相比,该方法利用不同脑网络之间计算的独立性,采取同时计算多个网络的策略。在一台多核CPU的主机上,分析CPU核数、网络节点规模这两个因素对网络指标计算并行效果影响。在利用12个CPU核并行计算网络节点规模为3000的指标时,加速比均达到2以上,其中效果最好的是网络同配系数的计算,加速比达到6倍以上。实验结果表明,基于SPMD机制和循环打包方法的并行计算架构对脑网络指标计算的并行效果显著,加速比随着CPU核数、网络节点规模的增长呈上升趋势。
【作者单位】： 太原理工大学计算机科学与技术学院;
【关键词】： 功能脑网络 拓扑属性 并行计算 多核中央处理器 单程序多数据机制
【基金】：国家自然科学基金青年基金项目(61402318);国家自然科学基金面上基金项目(61373101) 太原理工大学青年团队启动基金项目(2013T047)
【分类号】：TP338.6
【正文快照】： 0引言近年来,脑网络研究对于人脑疾病的判断越来越重要。一些神经科学家们开始致力于构建人脑网络、分析脑网络属性[1]的工作。在研究过程中,多个网络过长的计算时间给人脑研究带来很大的障碍。究其原因分为以下几点。根据构建脑网络的方法,可将其定义为不同节点数目的复杂网

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