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并行高斯消去法在云计算平台上的研究
1
作者
潘晓辉
《计算机技术与发展》
2014年第5期125-128,133,共5页
为了解决串行部分选主元的高斯消去算法不能充分利用多核处理器的问题,提出并实现了并行多线程的部分选主元的高斯消去算法,并将整个算法进行了分析和优化,使数据的存储布局和算法的访存模式匹配,从而大幅提高了程序的性能。通过对本地L...
为了解决串行部分选主元的高斯消去算法不能充分利用多核处理器的问题,提出并实现了并行多线程的部分选主元的高斯消去算法,并将整个算法进行了分析和优化,使数据的存储布局和算法的访存模式匹配,从而大幅提高了程序的性能。通过对本地Linux服务器以及美国亚马逊EC2云的多种平台上的实验结果的比较和分析,确定了部分选主元的高斯消去算法受缓存影响较大,所以在CPU和内存/缓存配置较为均衡的平台上运行性能最好。文中展现了一种高效率、扩展性好的多线程并行部分选主元的高斯消去算法以及将一般性串行算法进行并行化和优化的方法。
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关键词
部分选主元
高斯消去算法
多线程
缓存
亚马逊云
AMAZON
EC2
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职称材料
题名
并行高斯消去法在云计算平台上的研究
1
作者
潘晓辉
机构
上海政法学院现代教育技术中心
出处
《计算机技术与发展》
2014年第5期125-128,133,共5页
基金
上海高校选拔培养优秀青年教师科研专项基金资助项目(szf06010)
文摘
为了解决串行部分选主元的高斯消去算法不能充分利用多核处理器的问题,提出并实现了并行多线程的部分选主元的高斯消去算法,并将整个算法进行了分析和优化,使数据的存储布局和算法的访存模式匹配,从而大幅提高了程序的性能。通过对本地Linux服务器以及美国亚马逊EC2云的多种平台上的实验结果的比较和分析,确定了部分选主元的高斯消去算法受缓存影响较大,所以在CPU和内存/缓存配置较为均衡的平台上运行性能最好。文中展现了一种高效率、扩展性好的多线程并行部分选主元的高斯消去算法以及将一般性串行算法进行并行化和优化的方法。
关键词
部分选主元
高斯消去算法
多线程
缓存
亚马逊云
AMAZON
EC2
Keywords
partial pivoting
Gaussian elimination algorithm
multi-threaded
cache
分类号
TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
并行高斯消去法在云计算平台上的研究
潘晓辉
《计算机技术与发展》
2014
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