parallel-processing - CUDA/OpenCL 中的深度优先搜索

我正在 MPI 中实现并行深度优先搜索算法的一半，我正在考虑尝试在 CUDA/OpenCL 中也这样做，只是为了好玩/出于好奇。该算法很简单，但并非微不足道。 C 语言的单核版本大约有 200 行代码。

GPGPU多少适合这种问题？

最佳答案

在 CUDA 中实现树搜索操作并不是那么简单。有一些文件，比如那个

“在 GPU 上探索回溯范式的经验教训”http://dl.acm.org/citation.cfm?id=2033458

另一个相当简单的实现(在我看来不是一个大规模并行化的实现)

“使用 CUDA 在 GPU 上加速大型图算法”
Pawan Harish 和 P. J. Narayanan

困难在于，树操作通常涉及决策，并根据决策采取不同的分支。因此，在不重叠的情况下大规模并行化操作并进行冗余操作非常困难。

有一些方法使用堆栈和队列实现来遍历树。

您可能会在这里找到类似的问题:
Error: BFS on CUDA Synchronization

关于parallel-processing - CUDA/OpenCL 中的深度优先搜索，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/12671654/

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