大规模稀疏矩阵的主特征向量计算优化方法

矩阵主特征向量(principal eigenvectors computing,PEC)的求解是科学与工程计算中的一个重要问题。随着图形处理单元通用计算(general-purpose computing on graphics pro cessing unit,GPGPU)的兴起,利用GPU来优化大规模稀疏矩阵的图形处理单元求解得到了广泛关注。分别从应用特征和GPU体系结构特征两方面分析了PEC运算的性能瓶颈,提出了一种面向GPU的稀疏矩阵存储格式——GPU-ELL和一个针对GPU的线程优化映射策略,并设计了相应的PEC优化执行算法。在ATI HD Radeon5850上的实验结果表明,相对于传统CPU,该方案获得了最多200倍左右的加速,相对于已有GPU上的实现,也获得了2倍的加速。

异构计算中的时间和能耗优化执行方法

计算环境的异构性以及应用任务的复杂多样性导致异构计算的必要性。异构计算的目的是重视并行处理系统和计算任务的差异,寻求系统和任务的有效匹配,从而获得并行任务在系统上执行的最佳效果。当前,异构计算中的时间优化执行方法较成熟,但同时将时间和能耗联合起来作为异构计算优化执行目标方面的研究很少。以高性能计算和绿色计算为总目标,针对异构计算环境中并行任务分配调度执行问题,提出了异构任务模型、异构计算速率矩阵、异构计算功率矩阵,利用能耗时间归一思想,给出并行任务在异构处理机上时间与能耗启发式优化执行算法,并通过实例分析证实算法的可行性和有效性。

时效冷却方式对CuNi2Si合金组织和性能的影响

研究了时效冷却方式对CuNi2Si合金性能影响的规律.采用不同的时效冷却方式,Cu-Ni2Si合金的性能有明显差别.研究发现,炉冷时效过程中发生了微细的二次沉淀,从而使材料的电导率和硬度得到进一步提高.