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应用标准化理论进行海警船艇指挥实验室建设的研究
被引量:
2
1
作者
冯明奎
童雪娟
+1 位作者
杨玉峰
傅凤岐
《实验技术与管理》
CAS
2008年第1期138-140,共3页
该文通过对海警船艇指挥实验室和设备的要素的具体分析,提出了采用标准化理论进行海警船艇指挥实验室设计的基本方法。这种方法具有节省经费、减少重复建设、便于扩展和便于维修等优点。该方法对于其他军事院校实验室的建设工作也具有...
该文通过对海警船艇指挥实验室和设备的要素的具体分析,提出了采用标准化理论进行海警船艇指挥实验室设计的基本方法。这种方法具有节省经费、减少重复建设、便于扩展和便于维修等优点。该方法对于其他军事院校实验室的建设工作也具有一定的参考意义。
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关键词
海警
实验室建设
广义标准化
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职称材料
广义稠密对称特征问题标准化算法在GPU集群上的有效实现
2
作者
刘世芳
赵永华
+1 位作者
于天禹
黄荣锋
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2020年第4期6-12,共7页
广义稠密对称特征问题的求解是许多应用科学和工程的主要任务,并且是计算电磁学、电子结构、有限元模型和量子化学等计算中的重要部分。将广义对称特征问题转化为标准对称特征问题是求解广义稠密对称特征问题的关键计算步骤。针对GPU集...
广义稠密对称特征问题的求解是许多应用科学和工程的主要任务,并且是计算电磁学、电子结构、有限元模型和量子化学等计算中的重要部分。将广义对称特征问题转化为标准对称特征问题是求解广义稠密对称特征问题的关键计算步骤。针对GPU集群,文中给出了广义稠密对称特征问题标准化块算法在GPU集群上基于MPI+CUDA的实现。为了适应GPU集群的架构,广义对称特征问题标准化算法将正定矩阵的Cholesky分解与传统的广义特征问题标准化块算法相结合,降低了标准化算法中不必要的通信开销,并且增强了算法的并行性。在基于MPI+CUDA的标准化算法中,GPU与CPU之间的数据传输操作被用来掩盖GPU内的数据拷贝操作,这消除了拷贝所花费的时间,进而提高了程序的性能。同时,文中还给出了矩阵在二维通信网格中行通信域和列通信域之间完全并行的点对点的转置算法和基于MPI+CUDA的具有多个右端项的三角矩阵方程BX=A求解的并行块算法。在中科院计算机网络信息中心的超级计算机系统“元”上,每个计算节点配置2块Nvidia Tesla K20 GPGPU卡及2颗Intel E5-2680 V2处理器,使用多达32个GPU对不同规模矩阵的基于MPI+CUDA的广义对称特征问题标准化算法进行测试,取得了较好的加速效果与性能,并且具有良好的可扩展性。当使用32个GPU对50000×50000阶的矩阵进行测试时,峰值性能达到了约9.21 Tflops。
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关键词
广义
对称特征问题
标准化
算法
GPU集群
CHOLESKY分解
转置算法
三角矩阵方程
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职称材料
题名
应用标准化理论进行海警船艇指挥实验室建设的研究
被引量:
2
1
作者
冯明奎
童雪娟
杨玉峰
傅凤岐
机构
公安海警高等专科学校
出处
《实验技术与管理》
CAS
2008年第1期138-140,共3页
文摘
该文通过对海警船艇指挥实验室和设备的要素的具体分析,提出了采用标准化理论进行海警船艇指挥实验室设计的基本方法。这种方法具有节省经费、减少重复建设、便于扩展和便于维修等优点。该方法对于其他军事院校实验室的建设工作也具有一定的参考意义。
关键词
海警
实验室建设
广义标准化
Keywords
marine police
construction of laboratory
broad standardization
分类号
G482 [文化科学—教育技术学]
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职称材料
题名
广义稠密对称特征问题标准化算法在GPU集群上的有效实现
2
作者
刘世芳
赵永华
于天禹
黄荣锋
机构
中国科学院计算机网络信息中心
中国科学院大学
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2020年第4期6-12,共7页
基金
国家重点研发计划项目(2017YFB02022)
中国科学院战略性先导科技专项(C类)(XDC01040000)。
文摘
广义稠密对称特征问题的求解是许多应用科学和工程的主要任务,并且是计算电磁学、电子结构、有限元模型和量子化学等计算中的重要部分。将广义对称特征问题转化为标准对称特征问题是求解广义稠密对称特征问题的关键计算步骤。针对GPU集群,文中给出了广义稠密对称特征问题标准化块算法在GPU集群上基于MPI+CUDA的实现。为了适应GPU集群的架构,广义对称特征问题标准化算法将正定矩阵的Cholesky分解与传统的广义特征问题标准化块算法相结合,降低了标准化算法中不必要的通信开销,并且增强了算法的并行性。在基于MPI+CUDA的标准化算法中,GPU与CPU之间的数据传输操作被用来掩盖GPU内的数据拷贝操作,这消除了拷贝所花费的时间,进而提高了程序的性能。同时,文中还给出了矩阵在二维通信网格中行通信域和列通信域之间完全并行的点对点的转置算法和基于MPI+CUDA的具有多个右端项的三角矩阵方程BX=A求解的并行块算法。在中科院计算机网络信息中心的超级计算机系统“元”上,每个计算节点配置2块Nvidia Tesla K20 GPGPU卡及2颗Intel E5-2680 V2处理器,使用多达32个GPU对不同规模矩阵的基于MPI+CUDA的广义对称特征问题标准化算法进行测试,取得了较好的加速效果与性能,并且具有良好的可扩展性。当使用32个GPU对50000×50000阶的矩阵进行测试时,峰值性能达到了约9.21 Tflops。
关键词
广义
对称特征问题
标准化
算法
GPU集群
CHOLESKY分解
转置算法
三角矩阵方程
Keywords
Generalized symmetric eigenproblem standardization blocked algorithm
GPU cluster
Cholesky decomposition
Transpose algorithm
Triangular matrix equations
分类号
TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
应用标准化理论进行海警船艇指挥实验室建设的研究
冯明奎
童雪娟
杨玉峰
傅凤岐
《实验技术与管理》
CAS
2008
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
广义稠密对称特征问题标准化算法在GPU集群上的有效实现
刘世芳
赵永华
于天禹
黄荣锋
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2020
0
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职称材料
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