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一类大规模稀疏矩阵特征问题求解的并行算法被引量：5: 2013年; 本文提出一种求解大规模稀疏矩阵特征问题的并行共轭梯度算法.为了提高算法的并行效率,设计了负载平衡的行划分方式,实现了计算和通信重叠的稀疏矩阵重排序方法,通过预处理减少计算过程中各进程间消息传递的通信量.另外,基于多核处理器高性能并行计算,实现了MPI和细粒度(线程级)OpenMP混合并行算法.在深腾7800并行计算机上对并行算法进行了测试,结果表明在进程数增多时并行算法可保持通信时间稳定性,在并行计算机上有很好的扩展性,适合大规模稀疏特征问题的求解.; 吴洋赵永华纪国良; 关键词：共轭梯度法负载均衡

基于CUDA实现MRRR算法并行: 2012年; MRRR(Multiple Relatively Robust Representations)算法是求解对称三对角矩阵本征值问题高效、精确的算法之一。在分析MRRR算法及CUDA(Compute Unified Device Architecture)并行体系结构的基础上,针对算法的可并行性,采用单指令多线程并行方式实现了基于CUDA的MRRR算法并行,并从存储结构方面优化算法。实验结果显示,与LAPACK库中串行MRRR实现相比,并行方法在保证精度的基础上获得了20倍的加速比,进而从计算精度和计算时间上说明MRRR算法适合在GPU上并行。; 汪丽杰赵永华; 关键词：CUDA 本征问题

HPSEPS软件包及其千核应用被引量：3: 2011年; 基于自主开发的并行软件包HPSEPS所提供的大规模对称特征问题并行求解器,讨论了对称特征问题的并行计算方法,给出了HPSEPS的架构.HPSEPS软件包开发基于多级并行实现技术,并提供包括求解稠密和稀疏特征问题在内的多个并行求解器.在深腾7000平台上对不同大规模特征问题的并行求解进行了性能测试,实验结果表明HPSEPS在上千处理器核上具有很好地可扩展性.通过第一性原理,在上千处理器核上将Si金刚石结构计算由400个原子提升到2 000个原子,并给出了1 200个原子碳纳米管和纳米量子点计算.; 赵永华迟学斌王武; 关键词：对称矩阵 LANCZOS算法

GPU加速不完全Cholesky分解预条件共轭梯度法被引量：3: 2015年; 不完全Cholesky分解预条件共轭梯度(incomplete Cholesky factorization preconditioned conjugate gradient,ICCG)法是求解大规模稀疏对称正定线性方程组的有效方法.然而ICCG法要求在每次迭代中求解2个稀疏三角方程组,稀疏三角方程组求解固有的串行性成为了ICCG法在GPU上并行求解的瓶颈.针对稀疏三角方程组求解,给出了一种利用GPU加速的有效方法.为了增加稀疏三角方程组求解在GPU上的多线程并行性,提出了对不完全Cholesky分解产生的稀疏三角矩阵进行分层调度(level scheduling)的方法.为了进一步提高稀疏三角方程组求解的并行性能,提出了在分层调度前通过近似最小度(approximate minimum degree,AMD)算法对系数矩阵进行重排序、在分层调度后对稀疏三角矩阵进行层排序的方法,降低了分层调度过程中产生的层数,优化了稀疏三角方程组求解的GPU内存访问模式.数值实验表明,与利用NVIDIA CUSPARSE实现的ICCG法相比,采用上述方法性能可以获得平均1倍以上的提升.; 陈尧赵永华赵慰赵莲; 关键词：预条件共轭梯度法图形处理器

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国家自然科学基金(60873113)