Results: For fine-to-medium grains

Results: For fine-to-medium grains on Silicon Graphics GTX/LLI) (SGI), the parallel heap yields ab- solute speedups of two to four using six processors with increasing granularity (max Think varying from 1 to 4000) on a heap of size n = 102411 ’items while processing T = 13K items in each delete-think-insert cycle (a concurrency factor of less that 1%). These speedups are significantly more than those obtained from the other two data structures. Almost similar speedups are maintained for smaller concurrency factors (for T > 128). Even for smaller priority queues, the parallel heap is either better than or at par with the others. For very small n, or for coarser grain, the serial heap outperforms others. The concurrent heap did not show any superiority over serial heap under these test conditions. The paper’s organization is as follows: Section 2 briefly describes each of the three data structures and their operations. Section 3 describes the implementation details of various heaps and their performance tune-ups. Section 4 contains experimental configurations and the timing plots comparing the three data structures. Section 5 contains some concluding re- marks.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ผลลัพธ์: สำหรับธัญพืชปรับกลางบนซิลิคอนกราฟิก GTX/LLI) (SGI), กองขนานทำให้ speedups ตัว ab ของ 2-4 ใช้โปรเซสเซอร์ 6 เพิ่มส่วนประกอบ (สูงสุดคิดว่าแตกต่างกันไปตั้งแต่ 1 ถึง 4000) กองของขนาด n = 102411 ' สินค้าในขณะที่ประมวลผล T = 13 K สินค้าในแต่ละวงจรลบคิดแทรก (การเกิดปัจจัยน้อยว่า 1%) Speedups เหล่านี้มีมากเกินกว่าที่ได้รับจากโครงสร้างข้อมูลอื่น ๆ เกือบคล้าย speedups ได้รับการรักษาปัจจัยเกิดเล็ก (สำหรับ T > 128) สำหรับเล็กสำคัญคิว กองขนานจะดีกว่า หรือ ที่หุ้นกับผู้อื่น สำหรับ n ขนาดเล็กมาก หรือข้าว coarser กองประจำ outperforms คนอื่น กองพร้อมกันไม่ได้แสดงปมใด ๆ ผ่านกองประจำเหล่านี้ภายใต้เงื่อนไขทดสอบ องค์กรของกระดาษมีดังนี้: 2 ส่วนสั้น ๆ อธิบายโครงสร้างข้อมูลที่สามและการดำเนินงาน หมวดที่ 3 อธิบายรายละเอียดการดำเนินต่าง ๆ เซฟและ tune-ups ประสิทธิภาพการทำงานของพวกเขา 4 ส่วนประกอบด้วยฟิกทดลองและเวลาลงจุดเปรียบเทียบโครงสร้างข้อมูล 3 5 ส่วนประกอบด้วยบางเรื่องเครื่องหมายสรุป

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ผล: สำหรับธัญพืชปรับไปขนาดกลางในซิลิคอนกราฟฟิก GTX / LLI) (SGI) ที่อัตราผลตอบแทนกองขนาน AB- speedups ละลายของ 2-4 โ​​ดยใช้หกตัวประมวลผลที่มีเมล็ดเพิ่มขึ้น (สูงสุดคิดว่าแตกต่างกัน 1-4000) ในกอง ขนาด n = 102411 'รายการในขณะที่การประมวลผล T = 13K รายการในแต่ละรอบลบคิดแทรก (ปัจจัยการเห็นพ้องของน้อยกว่า 1%) speedups เหล่านี้อย่างมีนัยสำคัญมากกว่าผู้ที่ได้รับจากอีกสองโครงสร้างข้อมูล speedups เกือบจะคล้ายจะรักษาปัจจัยเห็นพ้องด้วยขนาดเล็ก (สำหรับ T> 128) แม้จะมีขนาดเล็กคิวลำดับความสำคัญที่กองขนานเป็นทั้งดีกว่าหรือที่ตราไว้หุ้นกับคนอื่น ๆ สำหรับ n ขนาดเล็กมากหรือเม็ดหยาบกองอนุกรมมีประสิทธิภาพดีกว่าคนอื่น กองพร้อมกันไม่ได้แสดงความเหนือกว่าใด ๆ กองอนุกรมการทดสอบภายใต้เงื่อนไขเหล่านี้ องค์กรของกระดาษมีดังนี้ส่วนที่ 2 อธิบายสั้น ๆ แต่ละโครงสร้างข้อมูลที่สามและการดำเนินงานของพวกเขา ส่วนที่ 3 อธิบายรายละเอียดการดำเนินงานของกองต่างๆและผลการดำเนินงานปรับแต่งอัพของพวกเขา มาตรา 4 ให้มีการกำหนดค่าการทดลองและการแปลงระยะเวลาการเปรียบเทียบโครงสร้างข้อมูลสาม มาตรา 5 มีบางส่วนตอนจบอีกครั้งเครื่องหมาย

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ผลลัพธ์ : สำหรับปรับเกรน ( Silicon Graphics GTX / ลแ ไอ ) ( SGI ) , กองขนานผลผลิตจากตัวถูกละลาย speedups สองถึงสี่ที่ใช้หกโปรเซสเซอร์เพิ่ม granularity ( แม็กซ์คิดว่าแตกต่างจาก 1 ถึง 4 , 000 ) บนกองขนาด n = 102411 ' รายการในขณะที่การประมวลผล t = 13K รายการในแต่ละลบ คิดว่ารอบแทรก ( การปัจจัยของน้อยกว่า 1% )speedups เหล่านี้อย่างมีนัยสำคัญมากขึ้นกว่าที่ได้จากอีก 2 ข้อมูลโครงสร้าง speedups คล้ายกันเกือบจะรักษาสำหรับปัจจัยการขนาดเล็ก ( t > 128 ) แม้คิวสำคัญขนาดเล็กกองขนานใดดีกว่าหรือที่ตราไว้กับคนอื่น ขนาดเล็กมากหรือหยาบ , เมล็ดพืช , อนุกรมกองมีประสิทธิภาพดีกว่าคนอื่นกองการไม่แสดงใด ๆเหนือกองต่อเนื่องภายใต้เงื่อนไขการทดสอบเหล่านี้ องค์กรของกระดาษมีดังนี้ ส่วนที่ 1 สั้น ๆอธิบายแต่ละสามข้อมูลโครงสร้างและการดำเนินงานของพวกเขา ส่วนที่ 3 กล่าวถึงการใช้รายละเอียดของกองต่างๆและประสิทธิภาพของพวกเขาเพลง upsมาตรา 4 มีการกำหนดค่าเวลาแปลงทดลองและเปรียบเทียบสามข้อมูลโครงสร้าง มาตรา 5 มีปัจฉิม Re - เครื่องหมาย