基于MIC的GaBP并行算法
GaBP(Gaussian Belief Propagation)是一种解线性代数方程组的迭代算法,它是基于递归更新的概率推理算法,具有低复杂性和高并行性.MIC是英特尔的至强融核Xeon Phi的ManyIntegerated Core架构.它提供数百个同时运行的硬件线程,能充分满足对高并发度的大量需求.本文研究了如何高效地求解大规模稀疏线性方程组的并行算法,通过挖掘GaBP算法特性,优化算法存储结构和加速迭代,同时给出了一种求解大规模稀疏对称线性方程组的基于MIC的GaBP并行算法;并从美国Florida大学开发的稀疏矩阵库(UFget)中抽取了部分大规模对称稀疏矩阵作为算例进行测试,计算结果表明,在相同精度下,基于MIC的GaBP并行算法相对于GaBP算法具有更显著的高效率.
大规模稀疏线性代数方程组、GaBP算法、MIC、并行算法
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国家自然科学基金91330116.
2015-04-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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