ISCAS OpenIR
CPU/GPU集群上求解偏微分方程的可扩展混合算法
其他题名a scalable hybrid algorithm for solving partial differential equations on a cluster of cpu/gpu
罗力; 杨超; 赵宇波; 蔡小川
2012
发表期刊集成技术
卷号1期号:1页码:84-88
摘要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。
收录类别CNKI ; WANFANG
关键词Pdes Cpu/gpu集群 区域分解 代数多重网格 可扩展算法
部门归属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;
语种中文
内容类型期刊论文
URI标识http://ir.iscas.ac.cn/handle/311060/14948
专题中国科学院软件研究所
推荐引用方式
GB/T 7714
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,2012,1(1):84-88.
APA 罗力,杨超,赵宇波,&蔡小川.(2012).CPU/GPU集群上求解偏微分方程的可扩展混合算法.集成技术,1(1),84-88.
MLA 罗力,et al."CPU/GPU集群上求解偏微分方程的可扩展混合算法".集成技术 1.1(2012):84-88.
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