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数据相关性分析是开发程序并行性最重要的技术之一 ,但是传统的自动数据相关性分析难以处理实际应用程序的复杂情况 ,而且 ,程序中固有的语义信息也无法为并行化工具所理解。这种状况限制了现有并行化系统的并行效果。一种新技术——交互式数据相关性分析可以改善这一状况 ,其中核心的数据相关性信息提取模块能够将自动数据相关性分析所得的不确定性结果转化成一些简单的问题并提交给用户 ,从而使用户与并行化工具紧密合作 ,改进数据相关性分析的结果 ,进而提高并行化系统的能力。交互式数据相关性分析技术已在清华大学开发的 TIPS并行化系统中实现了。 相似文献
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并行程序设计主要有两种途径,即使用并行程序设计语言编写并行程序,或将串行程序并行化.串行程序并行化是一种比较有效的并行程序设计的途径.通过介绍并行技术的现状及相关分析的一些定义,给出了一个关于在串行程序中识别可并行执行语句的算法,论述了这一算法的意义. 相似文献
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针对多变量数组下标表达式之间的相关性不能有效测试的问题，提出了一个分解算法．运用该算法，在一定条件下可以将一个多变量的数组下标相关方程分解成多个独立的、简单的相关方程，从而有效地提高相关分析的精度．该算法的时间开销小，有很好的适用性 相似文献
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