Abstract-Vi presenterar några lösningar för att hantera två problem som ofta uppstår vid hantering av finkornig parallellisering på multi-core arkitektur: Uttryck algoritmer med hjälp av en uppgift korn storlek lämplig för hårdvaran och minimera strafftiden på grund av icke enhetliga minnesåtkomster. För att utvärdera nyttan av vårt arbete presenterar vi några experiment på finkornig parallellisering av en iterativ lösning för glesa linjära system med vissa jämförelser med Intel TBB-metoden.
Mer nyligen föreslog REF GDCA för att hantera DAG av finkorniga uppgifter på flerkärniga arkitekturer.
A NUMA-Aware Fine Grain Parallelization Framework for Multi-core Architecture
{'venue': '2013 IEEE International Symposium on Parallel & Distributed Processing, Workshops and Phd Forum', 'journal': '2013 IEEE International Symposium on Parallel & Distributed Processing, Workshops and Phd Forum', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}