有没有什么好的论文讨论如何获取动态程序并将其并行化？
【问题讨论】：
标签： parallel-processing dynamic-programming program-transformation
我们最近发表了一篇论文，展示了如何并行化任何 d.p.通过共享无锁哈希表在共享内存多核计算机上：
Stivala, A. 和 Stuckey, P. J. 和 Garcia de la Banda, M. 和 Hermenegildo, M. 和 Wirth, A. 2010 “无锁并行动态规划”J. Parallel Distrib。计算。 70:839-848 doi:10.1016/j.jpdc.2010.01.004
http://dx.doi.org/10.1016/j.jpdc.2010.01.004
本质上，您启动了多个线程，所有线程都从 d.p 的值开始运行相同的代码。您想要计算，自上而下（递归）计算，并在共享的无锁哈希表中记忆，但要随机化计算子问题的顺序，以便线程在计算子问题时发散。
在实现方面，我们只是在 UNIX 类型系统上使用了 C 和 pthread，您所需要的只是能够拥有共享内存，以及用于线程之间无锁同步的 CompareAndSwap (CAS)。
由于这篇论文发表在 Elsevier 期刊上，您需要通过大学图书馆或类似机构订阅以上内容才能访问。不过，您也许可以通过 Stuckey 教授的网页获得预印本。
【讨论】：
IIRC，您通常对动态规划所做的是将问题递归地划分为子问题，并从最优子解决方案中组装出最优解决方案。它之所以有效，是因为所有最优子解决方案都内置在缓存中，因此无需重新计算。
如果问题可以分为多种方式，您可以为每个子解决方案分叉求解器。如果每个（子）问题平均有 1+epsilon（对于 epsilon 有趣地大于零）可能的子解决方案，那么您将通过这种方式获得很多并行性。您可能需要锁定缓存条目，以防止单个解决方案被多次构建。
您需要一种语言，在这种语言中，您可以比解决它们的工作更便宜地分叉子任务，并且很高兴同时拥有许多分叉任务。大多数语言中典型的并行产品在这方面做得很糟糕。在使用“大堆栈模型”的系统中，您不能有很多分叉任务（请参阅How does a stackless language work?）。
我们实现了并行编程语言 PARLANSE，以获得具有正确属性的语言。
【讨论】：
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