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J-GLOBAL ID：201802218384755430   整理番号：18A0078395

タスクベース拡張はFibonacciヒープを用いた木の併合【Powered by NICT】

Task-based augmented merge trees with Fibonacci heaps

著者 (4件)： Gueunet Charles (Kitware SAS, Sorbonne Universites, UPMC Univ Paris 06, CNRS, LIP6 UMR7606, France) ,  Fortin Pierre (Sorbonne Universites, UPMC Univ Paris 06, CNRS, LIP6UMR7606, France) ,  Jomier Julien (Kitware SAS, France) ,  Tierny Julien (Sorbonne Universites, UPMC Univ Paris 06, CNRS, LIP6 UMR 7606, France)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： LDAV  ページ： 6-15  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 三角形分割に関する拡張マージ木の高速,共有メモリマルチコア計算のための新しいアルゴリズムを提案した。最も既存の並列アルゴリズムとは対照的に,筆者らの技法は,拡張木を計算する。増強は併合ツリーに基づく応用の全範囲,データセグメンテーションを含むを可能にするために必要である。著者らの手法はFibonacciヒープに基づく独立局所タスクの集合として計算を再定式化に対する伝統的な逐次マージ木アルゴリズム再検討した。は実際には優れた時間性能をもたらす,連続と同様にOpenMPタスク実行時間のおかげで並行して。拡張輪郭木計算の文脈では,マージ木法の直接利用は優れた時間性能全体,両方の逐次と並行してをもたらすことを示した。マージと輪郭木の計算のための参照逐次およびマルチスレッド実装と本手法を比較し性能数を報告した。これらの実験は,筆者らのアプローチの実行時間効率だけでなく,一般的なワークステーション上でのそのスケーラビリティを実証した。データセグメンテーション応用において,このアプローチの有用性を実証した。も繁殖目的のためのこの手法の軽量VTKベースC++実装を提供した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： C++言語 ,  マージング ,  定式化 ,  アルゴリズム ,  マルチスレッド ,  並列アルゴリズム ,  高速度 ,  ワークステーション ,  共有メモリ ,  三角形分割 ,  *ヒープ
準シソーラス用語： 軽量 ,  実行時間 ,  OpenMP ,  マルチコアプロセッサ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： タスク ,  拡張 ,  ヒープ ,  木 ,  併合