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Title:
CPU/GPU集群上求解偏微分方程的可扩展混合算法
Alternative Title: a scalable hybrid algorithm for solving partial differential equations on a cluster of cpu/gpu
Author: 罗力 ; 杨超 ; 赵宇波 ; 蔡小川
Keyword: PDEs ; CPU/GPU集群 ; 区域分解 ; 代数多重网格 ; 可扩展算法
Source: 集成技术
Issued Date: 2012
Volume: 1, Issue:1, Pages:84-88
Indexed Type: CNKI ; WANFANG
Department: 中国科学院深圳先进技术研究院;中国科学院软件研究所;美国科罗拉罗大学博尔德分校;
Abstract: 当前世界上排前几位的超级计算机都基于大量CPU和GPU组合的混合架构,它们对某些特殊问题,譬如基于FFT的图像处理或N体颗粒计算等领域可获得很高的性能。但是对由有限差分(或基于网格的有限元)离散的偏微分方程问题,于CPU/GPU集群上获得较好的性能仍然是一种挑战。本文提出并测试一种基于这类集群架构的混合算法。算法的可扩展性通过区域分解算法实现,而GPU的性能由基于光滑聚集的代数多重网格法获得,避免了在GPU上表现不理想的不完全分解算法。本文的数值实验采用32CPU/GPU求解用差分离散后达三千万未知数的偏微分方程。
Language: 中文
Content Type: 期刊论文
URI: http://ir.iscas.ac.cn/handle/311060/14948
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罗力,杨超,赵宇波,等. CPU/GPU集群上求解偏微分方程的可扩展混合算法[J]. 集成技术,2012-01-01,1(1):84-88.
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