ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







A Parallel Merge Sort Algorithm for Chained-Cubic Tree Interconnection Network

العنوان بلغة أخرى: خوارزمية الترتيب الدمجي المتوازية لشبكة ربط شجرة المكعبات المتسلسلة
المؤلف الرئيسي: نمر، آلاء زكريا (مؤلف)
مؤلفين آخرين: محافظة، باسل علي (مشرف)
التاريخ الميلادي: 2016
موقع: عمان
الصفحات: 1 - 98
رقم MD: 1133819
نوع المحتوى: رسائل جامعية
اللغة: الإنجليزية
الدرجة العلمية: رسالة ماجستير
الجامعة: الجامعة الاردنية
الكلية: كلية الدراسات العليا
الدولة: الاردن
قواعد المعلومات: Dissertations
مواضيع:
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
LEADER 04707nam a2200337 4500
001 1528869
041 |a eng 
100 |9 608533  |a نمر، آلاء زكريا  |e مؤلف 
245 |a A Parallel Merge Sort Algorithm for Chained-Cubic Tree Interconnection Network 
246 |a خوارزمية الترتيب الدمجي المتوازية لشبكة ربط شجرة المكعبات المتسلسلة 
260 |a عمان  |c 2016 
300 |a 1 - 98 
336 |a رسائل جامعية 
502 |b رسالة ماجستير  |c الجامعة الاردنية  |f كلية الدراسات العليا  |g الاردن  |o 14148 
520 |a شبكة الربط هي الطريقة التي تربط بها مجموعة من المعالجات مع بعضها البعض في الأنظمة المتوازية. هناك أنواع عديدة من شبكات الربط؛ مثل شجرة، حلقة، شبكة، نجمة ومكعب. شبكة الربط (CCT) وهي طوبولوجيا مبنية من طبولوجيا الشجرة والمكعب وتحتوي على مزايا كل منها؛ مثل الاحتفاظ بمدى جيد للقطر للشجرة، والربط الجيد وعرض التنصيف للمكعب. الفرز هو عملية وضع عناصر القائمة في ترتيب معين. وهو مهم ومفيد للعديد من التطبيقات مثل محركات البحث وقواعد البيانات وتطبيقات الويب. هناك العديد من خوارزميات الفرز، مثل فرز دمجي، فرز سريع، كومة الفرز، وغيرها. لفرز مجموعات كبيرة من البيانات مع وقت تشغيل معقول، يمكن اتباع نهج موازي وهو خيار جيد لاستخدامه. في هذه الأطروحة تم تقديم خوارزمية فرز دمجي متوازية على شبكة ربط شجرة المكعبات المتسلسلة (PMS-CCT)، حيث تم تقييمها من الناحية التحليلية والمحاكاة من حيث حساب الوقت وتكلفة الاتصالات، ووقت الاتصال، ومجموع وقت التنفيذ، وعدد مقارنات المفاتيح البيانية، التسريع النسبي والكفاءة النسبية. نوع توزيع العناصر التي يمكن فرزها باستخدام خوارزمية PMS-CCT بيانات مفروزة، عشوائية ومفروزة عكسيا بسعات مختلفة M1، 2M، 4M، 8M، 16M و M32 على 16 و 32 و 64، 128، 256، 512 و 1024 معالج حاسوبي. تظهر النتائج التحليلية أن وقت التنفيذ الكامل لخوارزمية PMS-CCT هو 0.034 ثانية عندما يتم استخدام 1024 معالج لفرز بيانات بسعة 32 MB، بينما هو 0.17 ثوان عندما يتم استخدام 16 معالج لفرز بيانات بسعة MB32. عدد المقارنات الرئيسية هو 22000 عندما يتم استخدام 1024 معالج لفرز بيانات بسعة MB 32، في حين أنه يساوي 66000 عندما يتم استخدام 16 معالج لفرز بيانات بسعة MB32. من ناحية أخرى، أظهرت نتائج المحاكاة أن الخوارزمية PMS-CCT تحقق تسريع النسبي بمقدار 200 مرة عند استخدام 1024 معالج لفرز بيانات بسعة 32 MB، والكفاءة النسبية هي 65% عند استخدام 16 معالج لفرز MB32، ووقت التنفيذ الكلي هو 0.038 ثانية عندما يتم استخدام 1024 معالج لفرز بيانات بسعة 32 MB، بينما هو 0.18 ثوان عندما يتم استخدام 16 معالج لفرز بيانات بسعة 32 MB. 
653 |a الخوارزميات  |a المكعبات المتسلسلة  |a الترتيب الدمجي  |a خوارزميات الفرز 
700 |a محافظة، باسل علي  |g Mahafzah, Basel Ali  |e مشرف  |9 306112 
856 |u 9802-001-008-14148-T.pdf  |y صفحة العنوان 
856 |u 9802-001-008-14148-A.pdf  |y المستخلص 
856 |u 9802-001-008-14148-C.pdf  |y قائمة المحتويات 
856 |u 9802-001-008-14148-F.pdf  |y 24 صفحة الأولى 
856 |u 9802-001-008-14148-1.pdf  |y 1 الفصل 
856 |u 9802-001-008-14148-2.pdf  |y 2 الفصل 
856 |u 9802-001-008-14148-3.pdf  |y 3 الفصل 
856 |u 9802-001-008-14148-4.pdf  |y 4 الفصل 
856 |u 9802-001-008-14148-5.pdf  |y 5 الفصل 
856 |u 9802-001-008-14148-6.pdf  |y 6 الفصل 
856 |u 9802-001-008-14148-R.pdf  |y المصادر والمراجع 
930 |d y 
995 |a Dissertations 
999 |c 1133819  |d 1133819 

عناصر مشابهة