郑经纬

作品数：1被引量：4H指数：1
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供职机构：清华大学土木水利学院水沙科学与水利水电工程国家重点实验室更多>>
发文主题：并行计算CUDACONJUGATEUNIFIEDPCG更多>>
发文领域：理学水利工程更多>>
发文期刊：《清华大学学报（自然科学版）》更多>>
所获基金：水沙科学与水利水电工程国家重点实验室开放基金国家自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>
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基于CUDA的大规模稀疏矩阵的PCG算法优化被引量：4
《清华大学学报（自然科学版）》2014年第8期1006-1012,共7页郑经纬 安雪晖 黄绵松 
国家"八六三"高技术项目(2012AA06A112);国家自然科学基金重点资助项目(51239006);水沙科学与水利水电工程国家重点实验室基金项目(2012-KY-02)
为了实现大规模稀疏矩阵的高效求解,该文利用GPU(graphics processing unit)高带宽、低成本及强大的并行处理能力等优势,基于CUDA(compute unified device architecture)技术对采用CSR(compress spare row)格式存储的大规模稀疏矩阵进...
关键词：预处理共轭梯度(preconditioned CONJUGATE gradient PCG)算法 CUDA(compute UNIFIED device architecture)技术 稀疏矩阵 并行计算 优化 
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