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一种求解机组组合问题的内点半定规划GPU并行算法
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文件大小: 942kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-01-12
详细说明：针对内点法求解机组组合问题的半定规划（SDP）模型时大规模线性方程组计算时间太长的问题，提出一种基于图形处理器（GPU）的Krylov子空间并行算法。该算法采用预条件处理的拟最小残差法（QMR法），并以矩阵分块技术为基础，在CSR存储格式下使用GPU实现Incomplete Cholesky并行预处理矩阵的计算。通过对不同规模线性方程组的计算分析表明，与传统的Cholesky直接法相比，QMR并行算法具有速度和存储优势，可获得良好的并行加速比。10~100机6个系统的仿真结果也表明，该SDP并行内点法在减少计算时间的同时可求得近似最优解。
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