摘要
讨论了松弛迭代算法在大规模并行处理机 (massivelyparallelprocessor,MPP)计算模型上的并行化 ,给出了在MPP上的并行算法 .该算法将计算近似解向量各分量值的时间错开 ,从而使各个分量的迭代计算可并行进行 .对算法性能进行的分析和在大规模并行处理机系统曙光 2 0 0 0中对算法进行的计算均表明 :并行松弛迭代算法具有较好的收敛速度。
Based on the computational model of MPP(massively parellel processor), parallelization of relaxation iteration method is discussed and a parallel relaxation iteration algorithm on MPP is given. By skewing the computation times of the new values of components of the approximation, the algorithm can compute the componets in parallel. Our performance analysis and the experimental results on MPP system Dawn 2000 show that this algorithm has higher convergence speed, accelerating rate and scalability.
基金
国家自然科学基金 (6 0 0 74 0 13)
国家高性能计算基金 (0 0 2 19)
江苏省教育厅自然科学基金(0 2KJB5 2 0 0 0 9)
江苏省"333工程"基金 (2 0 0 18)
南京大学软件新技术国家重点实验室基金资助项目
