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同类平行机在线半在线排序参数界的若干研究的任务书
任务书
一、背景
全球互联网的迅猛发展和大数据的广泛应用，使计算机系统的性能成为许多领域的关键需求。作为计算机核心的处理器，其性能直接影响到整个系统的性能。然而，随着制造工艺的逐步提高，以及计算机软硬件技术的日益发展，传统的单核处理器逐渐无法满足高性能计算的需求。为此，多核处理器逐渐被越来越多的应用领域广泛采用。
在多核处理器中，任务并行是一种常见的应用程序并行方式。其中，同类平行机在线半在线排序是一种常见的挑战性问题，它通常用于各种数据密集型应用如图像和音频处理、数据挖掘和科学计算等。此问题中，大规模数据集被分成多个块，每个处理器负责一个块，然后所有块被合并，最终得到排序结果。但由于处理器之间的通信和数据交换，同类平行机在线半在线排序具有许多挑战，例如负载不平衡、通信延迟、缓存争用等。
因此，本研究旨在解决同类平行机在线半在线排序中的挑战，并提出更好的算法来提高性能。
二、研究内容
1.调研同类平行机在线半在线排序的相关研究，了解现有算法的瓶颈和不足之处。
2.设计和实现新的算法来提高同类平行机在线半在线排序的性能。主要包括以下步骤：
（1）提出一种新的数据划分和负载均衡策略，使得不同处理器上的数据量相对均衡，并减轻通信延迟和网络带宽占用。
（2）设计一种新的排序算法来加速排序，同时减少通信和数据交换。
（3）测试新算法的性能，并与现有算法进行比较。
3.研究新算法在不同规模数据集上的性能，并分析其在减少缓存争用、减少通信延迟、提高吞吐量和减少执行时间等方面的优势。
三、研究方法
1.文献调研法：主要通过分析相关文献和研究成果，了解同类平行机在线半在线排序的现状和存在的问题，为提出新算法打下坚实的理论和实践基础。
2.实验研究法：通过大量实验来验证新算法的性能和效果，包括测试新算法在不同规模和不同特性数据上的性能，并进一步优化算法。
3.数据分析法：通过对实验测试数据的分析，对新算法的性能和效率进行量化评价，为进一步改进和优化提供理论指导。
四、预期成果
1.提出一种新的同类平行机在线半在线排序的算法，该算法能够有效地处理大规模和高维度的数据集，并在缓存争用、通信延迟和带宽占用等方面取得显著优势。
2.论文发表：在相关领域的学术刊物或会议上发表1-2篇研究论文。
3.软件实现：提供新算法的软件实现，供其他研究人员和工程师使用和参考。
五、时间进度和预算
本研究预计耗时1年，具体进度如下：
第1-3月：调研同类平行机在线半在线排序的研究现状、问题和挑战，了解现有算法的优劣势，并提出新算法的创新点和理论基础。
第4-6月：设计和实现新算法，主要包括新的数据划分和负载均衡策略、新的排序算法和通信优化。
第7-9月：测试和评估新算法的性能和效果，并将其与已有算法进行比较，并进行深入的性能分析和优化。
第10-12月：根据测试结果，撰写论文并进行投稿，同时完成软件代码和相关文档的整理和归档。
预算：本研究预计需要人工费、硬件设备费和差旅费等，共计50万元。其中人工费占30万元，硬件设备费占10万元，差旅费占10万元。