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题名基于MIC的GaBP并行算法
被引量：2
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作者
郑汉垣
宋安平
张武
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机构
龙岩学院计算机系
上海大学计算机工程与科学学院
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出处
《数值计算与计算机应用》
CSCD
2015年第1期31-41,共11页
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基金
国家自然科学基金(91330116)
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文摘
GaBP(Gaussian Belief Propagation)是一种解线性代数方程组的迭代算法,它是基于递归更新的概率推理算法,具有低复杂性和高并行性.MIC是英特尔的至强融核Xeon Phi的Many Integerated Core架构.它提供数百个同时运行的硬件线程,能充分满足对高并发度的大量需求.本文研究了如何高效地求解大规模稀疏线性方程组的并行算法,通过挖掘GaBP算法特性,优化算法存储结构和加速迭代,同时给出了一种求解大规模稀疏对称线性方程组的基于MIC的GaBP并行算法;并从美国Florida.大学开发的稀疏矩阵库(UFget)中抽取了部分大规模对称稀疏矩阵作为算例进行测试,计算结果表明,在相同精度下,基于MIC的GaBP并行算法相对于GaBP算法具有更显著的高效率.
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关键词
大规模稀疏线性代数方程组
GaBP算法
MIC
并行算法
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Keywords
Large Scale Sparse Linear System
GaBP
MIC
Parallel Algorithm
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分类号
O241.6
[理学—计算数学]
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题名基于块子空间迭代算法的GPU加速
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作者
骆玮平
张振宇
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机构
上海财经大学数学学院
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出处
《应用数学与计算数学学报》
2016年第1期138-147,共10页
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文摘
利用块Krylov子空间方法结合GPU(图形处理单元)对线性方程组求解进行加速.利用GPU进行计算具有并行度高的好处,并能提高计算效率.数值算例说明,块算法在GPU上的运行效率要高于非块算法在CPU上的运行效率.但是对于块算法,谨慎地选择块的大小对于提升整个问题求解的速度也是非常重要的.
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关键词
块子空间迭代算法
GPU加速
大规模稀疏线性代数方程组
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Keywords
block subspace iterative methods
GPU-based acceleration
large scaled linear algebra equations with sparse coefficient matrix
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分类号
O241.6
[理学—计算数学]
O246
[理学—数学]
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