【摘 要】
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求解一般矩阵特征值问题的第一步即进行Hessenberg约化。给出了矩阵的Hessenberg约化算法在GPU上实现的具体方案。针对CPU-GPU混合系统,对基于块计算的Hessenberg约化算法进
【机 构】
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武汉大学电子信息学院,61195部队武汉军事代表室
【基金项目】
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湖北自然科学基金重点项目（ZRZ2014000286）资助
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求解一般矩阵特征值问题的第一步即进行Hessenberg约化。给出了矩阵的Hessenberg约化算法在GPU上实现的具体方案。针对CPU-GPU混合系统,对基于块计算的Hessenberg约化算法进行了计算任务的划分,并通过详细分析每次循环时各任务的计算量,设计了一种较为合理的分阶段混合调度策略。数值实验表明,使用CPU-GPU混合调度的方案相比直接使用CUBLAS库方案平均获得了约47%的性能提升,而且相比使用CPU上标准的BLAS库函数最高获得了超过7倍的加速比。
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