The KMP algorithm has been modified

The KMP algorithm has been modified, to work on parallel architecture supporting strings of larger size. The concept of parallelization has introduced to improve the performance of the algorithm. Using the concept of parallelization, a very large size string is divided into parts independent of the pattern size. The same pattern is executed on different parts of string in parallel, thereby reducing the time complexity of the algorithm. Speaking in terms of memory and processors, a much reliable multiple execution can be achieved in parallel The same concept of KMP matcher can be applied for matching the pattern in the strings which are divided in multiple parts and executed in parallel. Here we are just illustrating a parallelization method with the help of an example. Suppose there are four processors available. So we divide the text into four parts and shared memory keeps the pattern's KMP Prefix Function and four different parts are processed by four different processors. In this parallelization process SIMD (Single Instruction Multiple Data) architecture is applied. Here the KMP algorithm is applied on separate data for parallel processing. Main Problem in this algorithm is that if pattern comes at the data division part or connection point it is not detected because the data is processed in different processors.

Kết quả (Việt) 1:

Các thuật toán KMP đã được sửa đổi, làm việc trên dây hỗ trợ kiến trúc song song của kích thước lớn hơn. Khái niệm về parallelization đã giới thiệu để cải thiện hiệu suất của các thuật toán. Sử dụng các khái niệm về parallelization, một chuỗi kích thước rất lớn được chia thành phần độc lập của kích thước mẫu. Cùng một khuôn mẫu được thực hiện trên các bộ phận khác nhau của chuỗi song song, do đó làm giảm sự phức tạp thời gian của các thuật toán. Nói về bộ nhớ và bộ vi xử lý, đáng tin cậy nhiều nhiều thực hiện có thể đạt được song song cùng một khái niệm của KMP khớp có thể được áp dụng cho phù hợp với các mô hình trong chuỗi được chia thành nhiều phần và thực hiện song song. Ở đây chúng tôi chỉ minh hoạ một phương pháp parallelization với sự giúp đỡ của một ví dụ. Giả sử có sẵn bộ vi xử lý bốn. Vì vậy, chúng ta phân chia văn bản thành bốn phần và chia sẻ bộ nhớ giữ các mô hình KMP tiền tố chức năng và bốn bộ phận khác nhau được xử lý bởi bốn bộ vi xử lý khác nhau. Trong quá trình parallelization kiến trúc SIMD (hướng dẫn nhiều dữ liệu duy nhất) được áp dụng. Ở đây các thuật toán KMP được áp dụng trên các dữ liệu riêng biệt cho xử lý song song. Vấn đề chính trong thuật toán này là rằng nếu mô hình đi kèm với một phần phân chia dữ liệu hoặc kết nối điểm đó không được phát hiện bởi vì các dữ liệu được xử lý trong bộ vi xử lý khác nhau.

Kết quả (Việt) 2:

Các thuật toán KMP đã được sửa đổi, làm việc trên dây kiến ​​trúc hỗ trợ song song kích thước lớn hơn. Các khái niệm song song đã được giới thiệu để cải thiện hiệu suất của thuật toán. Sử dụng các khái niệm song song, một chuỗi kích thước rất lớn được chia thành các phần độc lập với kích thước mẫu. Các mẫu cùng thực hiện trên các phần khác nhau của chuỗi song song, do đó làm giảm sự phức tạp thời gian của thuật toán. Phát biểu về bộ nhớ và bộ vi xử lý, một nhiều nhiều hành đáng tin cậy có thể đạt được song song Khái niệm tương tự của KMP khớp có thể được áp dụng cho phù hợp với các mô hình trong chuỗi được chia thành nhiều phần và thực hiện song song. Ở đây chúng ta chỉ là minh họa một phương pháp song song với sự giúp đỡ của một ví dụ. Giả sử có bốn bộ vi xử lý có sẵn. Vì vậy, chúng tôi chia văn bản thành bốn phần và bộ nhớ chia sẻ giữ Chức năng KMP Tiền tố của mô hình và bốn phần khác nhau được chế biến bởi bốn bộ xử lý khác nhau. Trong quá trình song song này SIMD (Single Instruction Nhiều Data) kiến ​​trúc được áp dụng. Ở đây, thuật toán KMP được áp dụng trên dữ liệu riêng biệt cho xử lý song song. Vấn đề chính trong thuật toán này là nếu mô hình đi kèm với các phần phân chia dữ liệu hoặc kết nối điểm nó không được phát hiện bởi vì các dữ liệu được xử lý trong bộ xử lý khác nhau.