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大规模稀疏矩阵的主特征向量计算优化方法
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上传时间: 2021-02-21
详细说明：矩阵主特征向量(principal eigenvectors computing, PEC)的求解是科学与工程计算中的一个重要问题。随着图形处理单元通用计算(general-purpose computing on graphics processing unit, GPGPU)的兴起, 利用GPU 来优化大规模稀疏矩阵的图形处理单元求解得到了广泛关注。分别从应用特征和GPU 体系结构特征两方面分析了PEC 运算的性能瓶颈, 提出了一种面向GPU 的稀疏矩阵存储格式——GPU-ELL 和一个针对GPU 的线程优化映射策略, 并设计了相应的PEC 优化执行算法。在ATI HD Radeon 5850 上的实验结果表明, 相对于传统CPU, 该方案获得了最多200 倍左右的加速, 相对于已有GPU 上的实现, 也获得了2 倍的加速。
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