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基于CUDA的大型实对称矩阵并行求逆算法
1
作者
霍迎秋
王武星
+1 位作者
彭楚风
方勇
《计算机工程与设计》
北大核心
2015年第8期2133-2137,共5页
针对大型实对称矩阵数值求逆算法运算量大、计算时间长的问题,分析分块迭代求逆算法的并行性,设计基于CUDA(compute unified device architecture)的并行求逆算法。设计对比分析实验,实验结果表明,该算法能够提高大型实对称矩阵求逆的速...
针对大型实对称矩阵数值求逆算法运算量大、计算时间长的问题,分析分块迭代求逆算法的并行性,设计基于CUDA(compute unified device architecture)的并行求逆算法。设计对比分析实验,实验结果表明,该算法能够提高大型实对称矩阵求逆的速度,当矩阵大小为8000×8000时,加速比高达279倍,很好满足了实际工程中对实时性要求高的需求,且计算精度基本保持不变。
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关键词
实对称矩阵
分块迭代求逆
图形处理单元
统一计算设备架构
并行算法
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职称材料
大型基因组亲缘矩阵求逆算法的优化研究
2
作者
周洁
曾维俊
+6 位作者
杨天瑞
程郁斐
龙贤达
经佩齐
曾仰双
徐旭
唐国庆
《畜牧兽医学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第8期1804-1810,共7页
基因组选择常用的评估方法GBLUP和ssGBLUP都涉及到基因组亲缘矩阵的求逆,而大规模矩阵求逆运算非常耗时。本研究以提高大型基因组亲缘矩阵求逆运算的效率为目的。本研究通过真实数据和模拟数据构建基因组亲缘矩阵,引入Intel MKL矩阵函数...
基因组选择常用的评估方法GBLUP和ssGBLUP都涉及到基因组亲缘矩阵的求逆,而大规模矩阵求逆运算非常耗时。本研究以提高大型基因组亲缘矩阵求逆运算的效率为目的。本研究通过真实数据和模拟数据构建基因组亲缘矩阵,引入Intel MKL矩阵函数,以减少迭代次数(方法1)和重复分块(方法2)两种方式改良分块迭代求逆算法,编程实现算法并在台式电脑和服务器上测试计算时间。结果表明,利用方法1计算4000×4000的基因组亲缘矩阵逆矩阵时,与MKL库函数的加速比为0.898。而16000×16000矩阵的计算速度为MKL库函数的1.006倍。利用方法2计算4000×4000矩阵的运算速度是MKL库函数的1.084倍;而在更大型的128000×128000基因组亲缘矩阵求逆运算时,该方法与MKL直接求逆函数的加速比为1.805倍。相比于MKL直接求逆函数,改进后的两种方法在效率上有一定程度的提升。
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关键词
基因组选择
矩阵
求
逆
分块迭代求逆
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职称材料
题名
基于CUDA的大型实对称矩阵并行求逆算法
1
作者
霍迎秋
王武星
彭楚风
方勇
机构
西北农林科技大学信息工程学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2015年第8期2133-2137,共5页
基金
国家自然科学基金项目(61271280)
国家级大学生科技创新基金项目(201410712095)
文摘
针对大型实对称矩阵数值求逆算法运算量大、计算时间长的问题,分析分块迭代求逆算法的并行性,设计基于CUDA(compute unified device architecture)的并行求逆算法。设计对比分析实验,实验结果表明,该算法能够提高大型实对称矩阵求逆的速度,当矩阵大小为8000×8000时,加速比高达279倍,很好满足了实际工程中对实时性要求高的需求,且计算精度基本保持不变。
关键词
实对称矩阵
分块迭代求逆
图形处理单元
统一计算设备架构
并行算法
Keywords
real symmetric matrix
block iterative inverse
GPU
CUDA
parallel algorithm
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
大型基因组亲缘矩阵求逆算法的优化研究
2
作者
周洁
曾维俊
杨天瑞
程郁斐
龙贤达
经佩齐
曾仰双
徐旭
唐国庆
机构
四川农业大学
四川省畜牧总站
出处
《畜牧兽医学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第8期1804-1810,共7页
基金
四川省科技计划项目(20ZDYF1241)
四川生猪创新团队(SCSZTD-3-002)
国家生猪产业技术体系项目(CARS-36-01A)。
文摘
基因组选择常用的评估方法GBLUP和ssGBLUP都涉及到基因组亲缘矩阵的求逆,而大规模矩阵求逆运算非常耗时。本研究以提高大型基因组亲缘矩阵求逆运算的效率为目的。本研究通过真实数据和模拟数据构建基因组亲缘矩阵,引入Intel MKL矩阵函数,以减少迭代次数(方法1)和重复分块(方法2)两种方式改良分块迭代求逆算法,编程实现算法并在台式电脑和服务器上测试计算时间。结果表明,利用方法1计算4000×4000的基因组亲缘矩阵逆矩阵时,与MKL库函数的加速比为0.898。而16000×16000矩阵的计算速度为MKL库函数的1.006倍。利用方法2计算4000×4000矩阵的运算速度是MKL库函数的1.084倍;而在更大型的128000×128000基因组亲缘矩阵求逆运算时,该方法与MKL直接求逆函数的加速比为1.805倍。相比于MKL直接求逆函数,改进后的两种方法在效率上有一定程度的提升。
关键词
基因组选择
矩阵
求
逆
分块迭代求逆
Keywords
genomic selection
matrix inversion
block iterative inverse
分类号
S828.2 [农业科学—畜牧学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于CUDA的大型实对称矩阵并行求逆算法
霍迎秋
王武星
彭楚风
方勇
《计算机工程与设计》
北大核心
2015
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
大型基因组亲缘矩阵求逆算法的优化研究
周洁
曾维俊
杨天瑞
程郁斐
龙贤达
经佩齐
曾仰双
徐旭
唐国庆
《畜牧兽医学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020
0
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职称材料
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