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题名基于GPU的稀疏矩阵Cholesky分解
被引量：11
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作者
邹丹
窦勇
郭松
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机构
国防科学与技术大学计算机学院
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出处
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2014年第7期1445-1454,共10页
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基金
国家自然科学基金(61125201)
教育部博士点基金(60911062)资助~~
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文摘
稀疏矩阵Cholesky分解是求解大规模稀疏线性方程组的核心算法,也是求解过程中最耗时的部分.近年来,一系列并行算法通过图形处理器（GPU）获得了显著的加速比,然而,由于访存的不规则性以及任务间的大量数据依赖关系,稀疏矩阵Cholesky分解算法在GPU上的计算效率很低.文中实现了一种新的基于GPU的稀疏矩阵Cholesky分解算法.在数据组织方面,改进了稀疏矩阵超节点数据结构,通过超节点合并和分块控制计算粒度;在计算调度方面,将稀疏矩阵Cholesky分解过程映射为一系列的数据块任务,并设计了相应的任务生成与调度算法,在满足数据依赖性的前提下提高任务的并行性.实验结果表明,该算法能够显著提高稀疏矩阵Cholesky分解算法在GPU上的实现效率,在单个GPU上获得了相对4核CPU平台2.69～3.88倍的加速比.
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关键词
稀疏矩阵
cholesky分解
gpu
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Keywords
sparse matrix； cholesky factorization； gpu
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名采用隐式Cholesky分解的大规模病态潮流计算
被引量：6
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作者
张道天
严正
徐潇源
赵文恺
曹路
李建华
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机构
电力传输与功率变换控制教育部重点实验室(上海交通大学)
国网上海市电力公司浦东供电公司
华东电网有限公司
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出处
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2016年第4期1197-1203,共7页
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基金
高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20120073110020)
国家电网公司大电网重大专项资助项目课题(SGCC-MPLG018-2012)~~
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文摘
Levenberg-Marquardt(LM)方法是一种求解非线性方程组最小二乘解的数值方法,可以提高电力系统潮流计算的收敛性。为了提升LM方法求解病态潮流的计算效率,从注入元和计算时间2个角度比较分析2种不同的LM方法迭代步稀疏求解方案。在此基础上,采用隐式Cholesky分解算法求解LM迭代步,减少冗余计算量,进一步提高LM方法迭代步计算效率,算例通过对大规模电力系统潮流的仿真分析,验证了该方法的正确性和高效性。
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关键词
病态潮流
LM方法
cholesky分解
稀疏技术
计算效率
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Keywords
ill-conditioned power flow
LM method
cholesky factorization
sparse matrix techniques
computational efficiency
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分类号
TM72
[电气工程—电力系统及自动化]
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题名基于修正的对称分解的稀疏近似逆预处理器
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作者
刘飞航
潘小敏
盛新庆
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机构
北京理工大学信息与电子学院电磁仿真中心
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出处
《电波科学学报》
EI
CSCD
北大核心
2011年第6期1065-1069,共5页
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基金
国家自然科学基金重点项目(No.10832002)
国家自然科学基金项目(No.60901005)
+1 种基金
北京理工大学基础研究基金(No.20090542001)
北京理工大学优秀青年教师持续资助项目(No.2010YS0502)
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文摘
提出一种基于修正的对称分解(Cholesky)的稀疏近似逆(SAI)预处理技术。对传统的Cholesky分解进行修正,使之能应用于离散电场积分方程所得的复数对称矩阵,然后,用此修正的Cholesky分解为多层快速多极子算法构造SAI预处理器。数值实验表明:基于修正的Cholesky分解的SAI预处理器比基于QR分解的SAI预处理器更高效。
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关键词
复数对称矩阵
cholesky分解
稀疏近似逆
预处理器
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Keywords
complex symmetric matrix
cholesky factorization
sparse approximate inverse（SAI）
preconditioner
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分类号
O441.4
[理学—电磁学]
TN011
[电子电信—物理电子学]
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