摘要
各类P系统并行计算的实现是膜计算的一个研究热点。针对耗尽型脉冲神经P系统,提出了其并行计算的矩阵表示,并以此为基础研究了耗尽型脉冲神经P系统的GPU实现。仿真实验分析了耗尽型脉冲神经P系统的并行计算在GPU上的加速性能,在10次实验中,GPU对CPU的平均加速比为1.4。
The realization of parallel computing for all kinds of P systems is the research hot point for membrane computing. Matrix representation for spiking neural P system with exhaustive use of rules is proposed in this paper. With the completion of the matrix rep-resentation, the authors research the GPU implementation of the spiking neural P system with exhaustive use of rules. The parallel com-puting simulation of the spiking neural P system with exhaustive use of rules gives the acceleration performance on GPUs. In ten times experiments, the average acceleration ratio of GPU to CPU is 1.4 .
出处
《西华大学学报（自然科学版）》
CAS
2013年第2期5-8,共4页
Journal of Xihua University:Natural Science Edition
基金
国家自然科学基金项目(61170030)
四川省高校重点实验室开放基金(SGXZD1002-10)
西华大学重点项目(Z1122632)
关键词
膜计算
脉冲神经P系统
矩阵表示
GPU计算
membrane computing
spiking neural P system
matrix representation
GPU computing
作者简介
邵杰（1983-），男，硕士研究生，主要研究方向为膜计算
通信作者：彭宏（1966-），男，教授，博士，主要研究方向为膜计算、图像处理等。E-mail：ph．xhu@hotmail．com
