佩尔克

PELCR,并行环境的最佳lambda演算减少。在本文中,我们提出了一个支持Lewity最优解的环境,用于在并行(或分布式)计算系统上的S-微积分。在类似于LAMP的方法中,我们将我们的工作建立在一个图简化技术上,称为有向虚拟缩减,这实际上是DANOS RejnIER虚拟约简的限制。环境,我们称之为PELCR(并行环境的最佳lambda演算减少),依赖于一个策略,有针对性的虚拟还原,即半燃烧。在开发PELCR时,我们采用了消息聚合技术,允许减少通信开销,并在处理器之间分配动态源负载的公平策略。我们还提出了一个实验研究表明,PELCR的能力,绝对利用平行的固有的对数-术语,同时执行减少。我们展示如何PELCR允许达到高达70至80%的理想加速在上一代多处理器计算系统。作为最后一个注意事项,软件模块已经用C语言开发,并使用标准的消息传递接口,即MPI,从而使PELCR本身成为一个高度可移植的软件包。

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  1. Solieri,马珂:资源交互的几何和Taylor Ehrhard Regnier扩展:\TestTimimimistic方法(2018)
  2. Pedicini,马珂;Quaglia,弗朗西斯科:PelCR:优化LAMBDA演算的并行环境(2007)
  3. Pedicini,马珂;Quaglia,弗朗西斯科:PelCR:优化LAMBDA演算的并行环境(2004)伊波尔特