【发布时间】：2015-06-18 16:51:35
【问题描述】：
在并行计算中，第一步通常是将原点问题划分为一些子任务，并将它们映射到块和线程上。
对于规则数据结构的问题，非常简单高效，例如矩阵乘法、FFT等。
但是图论问题，如最短路径、图遍历、树搜索，具有不规则的数据结构。至少在我看来，在使用 GPU 时将问题划分为块和线程似乎并不容易。
我想知道这种分区是否有有效的解决方案？
为简单起见，以单源最短路径问题为例。我被困在如何划分图表以便局部性和合并。
【问题讨论】：
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这是一个非常宽泛的问题，很难回答。你有没有想到一个特定的应用程序？您能否细化您所询问的范围？
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您能否详细介绍一下您正在寻找的算法的应用领域。我可以分享最近邻搜索的经验，但如果你问一些一般的图问题，比如生成树搜索...
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@marina.k 我没有解决单源最短路径问题。首先，Dijkstra 算法如果在多核系统中实现似乎很难。其次，如果使用类似于 Dijkstra 算法的迭代方案，由于节点之间的约束非常复杂且不规则，很难保证局部性和合并性，甚至使用共享内存进行缓存。
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@talonmies 请参阅上面的评论。