多核与多GPU系统下的一种矩阵三角分解并行算法  

A matrix triangular factorization parallel algorithm for multi-core and multi-GPU systems

作　　者：吴荣腾[1] 

机构地区：[1]闽江学院计算机科学系,福建福州350108

出　　处：《闽江学院学报》2016年第5期65-71,共7页Journal of Minjiang University

基　　金：福建省自然科学基金项目(2015J01659);福建省属高校专项计划(JK2012038);福建省中青年教师教育科研项目(JA13255);闽江学院科研育苗项目(YKY13006)

摘　　要：矩阵三角分解是一个在科学与工程计算中经常使用且计算量巨大的问题.为能充分利用多核与多GPU系统的计算资源,设计开发了并行异构系统的分块矩阵并行分解算法.该算法根据多核与多GPU的性能,对矩阵进行分块,确保并行粒度与负载平衡;应用静态列块分配方法减少了通信开销并保持了代码的简洁性.Matrix triangular factorization is a computing complex problem and used in science and engineering computing. Making the most of computing power of the multi-core and multi-GPU system,we design a matrix block parallel factorization algorithm for heterogeneous parallel system. The size of matrix block is determined by the performance of multi-core and multi-GPU,which ensures the load balancing and parallel granularity. By using static column block allocating strategy,the algorithm keeps with simple codes and lower communication cost.

关 键 词：多核 多GPU LU分解 CHOLESKY分解 

分 类 号：TP319[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]