注册
|
登录
|
举报
首 页
公告沙龙
公告中心
活动沙龙
课程学习
项目交流
项目招募
问答中心
信息展示
项目展示
往年项目展示
校内导师
校外导师
使用指南
文件下载
常见问题
×
举报该页有违规/非法信息
网址:
附加说明:
最新版
最新
大规模稀疏矩阵计算的混合精度并行算法
理学院
Mixed precision parallel algorithms for large-scale matrix computation
定级评审中
创新训练
110数学
理论研究-理学基础
未定级
IDR(s)是一类迭代求解大型非对称线性方程组的快速算法。在集群计算,特别是在网格计算中,内积计算是一个瓶颈操作。本项目研究了多种技术来缓解这一瓶颈。首先,对一种高效稳定的IDR(s)算法进行并行化的推导和改进,通过减少全局同步点和选取最优参数的方式,使得新算法在集群环境中尽量减少全局性的运算、通信和存储。其次,通过施加预条件来增加算法的可靠性以保证迭代能够成功并提升收敛速度。最后,基于混合精度来优化分布式IDR(s)算法,通过使用低精度来减少浮点运算开销以及GPU 间传输数据的通信开销。
项目分数
项目信息
项目动态
项目相关人员
项目荣誉
留言
重要程度:
全部信息
细节信息
正常信息
重要信息
项目负责人
姜懿真
2022级 理学院 信息与计算科学
指导老师
邹秦萌
理学院 副教授
理论研究-科学技术
暂无留言
留言
提交
该项目暂无荣誉