并行随机存取机(PRAM)是计算机科学中的一种理论计算模型,用于设计和分析并行算法。该模型由同步处理器组成,每个处理器具有少量的局部内存,并共享一个大容量的主存储器。在每个时间步长内,每个处理器可以并行访问内存单元进行读写操作或执行本地计算。PRAM模型的变体包括EREW(独占读独占写)、CREW(并发读独占写)和CRCW(并发读并发写),分别控制处理器对内存的访问权限。尽管PRAM模型在实际系统中的应用有限,作为理论框架,它为并行算法的开发提供了重要指导。开发者可以专注于算法逻辑而无需深入考虑网络结构和技术细节。PRAM算法的基本编程构造类似于并行循环结构,用于描述多处理器同时操作内存的场景。尽管实际并行系统更复杂,PRAM模型简化了通信和同步问题,有助于理解和优化并行算法的性能。
并行算法设计课件-PRAM.pdf
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后面的优化过程也蛮直白:每轮检测是否满足终止条件,如果 OK 了就排序输出全局最优结果,直接给出最大函数值和对应变量,落地感强。伪代码那块写得也蛮清楚,建议你拿去跑一
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优势
加速计算: 利用GPU的并行计算能力,大幅提升算法执行效率。
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