加速比造句
例句与造句
- 在数据处理阶段,本论文引入了数据流水,获得了8 . 89的加速比,极大地加快了数据压缩的过程。
- 从实验结果看，后者加速比明显高于前者，而前者的性能与近年国外发表的同类方法相当。
- 本文研究了高性能计算机系统的性能度量和提升途径，分析并找出了影响系统加速比的关键因素。
- 这一算法利用虚拟边界点上的历史值，对其进行预测，通过预测，减少通讯，从而加快收敛，提高加速比。
- 分析对比了各种并行算法的复杂性，大量的数值试验表明lu分解法具有较高的加速比， wz分解法具有较高的计算速度。
- 用加速比造句挺难的，這是一个万能造句的方法
- 并行生成的时间、效率、加速比表明以上网格并行生成方法是高效的、可行的，成功实现了网格的快速生成。
- 同时，算法也具有良好的内在并行性，当n时，加速比s _ p p ，在分布式环境下可以获得很好的线性加速比和稳定的效率。
- 数值试验的结果以及并行计算的加速比、效率的统计，进一步验证了网格并行生成方法以及并行计算算法的有效性。
- 实验表明，新方法能将顺序点模型树的绘制效率提高20 % 64 . 6 % ，并且越近观察模型或模型中的遮挡关系越复杂时，新方法的加速比更高。
- 而且，从实验的结果上也展示了并行fastlsa算法在pc机群系统中具有好的加速比，并且随着被比对的序列的长度的增加，算法的效率会变得更好。
- 测试表明，程序的?行化基本上达到了预期的结果， 8个结点的加速比达到6 . 33 ，在12个结点上成功地完成了5 . 8亿自旋匹配组态的超大规模mrci计算。
- 理论分析与试验结果表明，本文提出的phc以及相关的并行算法具有很高的性能， phc不仅具有最小的空间代价，而且phc上的并行区域查询和动态更新均可达到较高的性能加速比。
- 作者还分别生成了三套网格(网格数分别为2003 191 , 2003 381 , 402 381 )分别进行了加速比的测试。并行效果令人满意。
- 在理论上，由于这种维数具有很好的分类能力，使得这种方法可取得很大的加速比；由于这种维数是连续量，还可通过改变分类数目来调节解码图像的质量。
- 正如您可以看到的一样，对于一个6级的浮点加运算来说，加速比非常接近于6 （在开始和结束时，这六个步骤并不是都处于活动状态的） ，因为在任何给定的时刻（图2所示的红色） ，这些步骤都是活动的。