浅谈模糊C均值聚类算法的并行化研究

摘 要: 使用Intel Parallel Amplifier高性能工具,针对模糊C均值聚类算法在多核平台的性能问题,找出串行程序的热点和并发性,提出并行化设计方案。基于Intel并行库TBB(线程构建模块)和OpenMP运行时库函数,对多核平台下的串行程序进行循环并行化和任务分配的并行化设计。 并行性主要是指同时性或并发性,并行处理是指对一种相对于串行处理的处理方式,它着重开发计算过程中存在的并发事件。并行性通常划分为作业级、任务级、例行程序或子程序级、循环和迭代级以及语句和指令级。作业级的层次高,并行处理粒度粗。粗粒度开并行性开发主要采用MIMD方式,而细粒度并行性开发则主要采用SI