Motiverade av den betydligt högre kostnaden för att skriva än att läsa i nya minnestekniker, anser vi parallell algoritmdesign under sådana asymmetriska läs- och skrivkostnader, med målet att minska antalet skrifter samtidigt som arbetseffektivitet och låg spännvidd bevaras. Vi presenterar en inbäddad modell av beräkning som kombinerar (i) små stack-allokerade minnen med symmetriska avläsningskostnader och (ii) ett obundet hög-allokerat delat minne med asymmetriska avläsningskostnader, och visar hur kostnaderna i modellkartan effektivt på en mer betong maskinmodell under en arbets-stjälkning schemaläggare. Vi använder den nya modellen för att designa reducerade skriv-, arbets-effektiva, lågspann parallella algoritmer för ett antal grundläggande problem såsom minska, lista sammandragning, träd kontraktion, bredd-första sökning, beställda filter, och planar konvex skrov. För de senare två problemen, våra algoritmer är output-känsliga genom att arbetet och antalet skriver minska med utdatastorleken. Vi presenterar också en reducerad skriv-, låg-spann minimum spanning trädalgoritm som är nästan arbetseffektiv (av av den inversa Ackermann-funktionen). Våra algoritmer avslöjar flera intressanta tekniker för att avsevärt minska delat minne skriver i parallella algoritmer utan att asymptotiskt öka antalet delade minnesavläsningar.
Ben-David m.fl. REF föreslår Asymmetrisk NP-modell och presenterar skriveffektiva, arbetseffektiva, lågdjupsalgoritmer för att reducera, lista sammandragning, trädkontraktion, breddförst sökning, beställda filter och planar konvexa skrov, samt en skriveffektiv, lågdjupa minsta spännträdsalgoritm som är nästan arbetseffektiv.
Parallel Algorithms for Asymmetric Read-Write Costs
{'venue': "SPAA '16", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}