一种基于神威架构的迭代求解器优化方法及系统

    公开(公告)号:CN120012426A

    公开(公告)日:2025-05-16

    申请号:CN202510119252.4

    申请日:2025-01-24

    Abstract: 本发明提出了一种基于神威架构的迭代求解器优化方法与系统,涉及电子信息技术领域,针对的问题是:目前神威新一代超级计算机中适用于SW26010Pro架构的AztecOO仍然采用双精度算法,存储和计算成本大,AztecOO求解器计算效率低、计算精度低。该方法获取稀疏线性方程组的求解任务,并将所述求解任务下发至主核;主核划分求解任务,并为其分配内存;主核调用从核启动函数,并执行计算;从核将计算结果反馈给主核,得到稀疏线性方程组的解。本发明通过设计的精度选择策略、矩阵分割算和混合精度算法,优化迭代求解器,在保证足够计算精度的情况下,提高算法计算速度,节约内存资源,以加速求解器整个求解过程,为数值计算方面的研究人员提供更高效的开发效率。

    一种基于申威众核处理器的主核与核组之间通信锁同步运行加速方法

    公开(公告)号:CN110262900B

    公开(公告)日:2023-09-29

    申请号:CN201910536896.8

    申请日:2019-06-20

    Abstract: 本发明涉及一种基于申威众核处理器的主核与核组之间通信锁同步运行加速方法,包括步骤如下:A、判断程序段A、程序段B、程序段C之间的程序上下文依赖关系;如果程序段A、程序段B、程序段C三者之间都存在程序上下文依赖关系,则顺序执行;否则,调整程序段A、程序段B、程序段C之间的执行顺序,进行执行;B、对连续的后三段程序段执行步骤A直至执行完所有的程序。本发明判断程序段之间的程序上下文依赖关系,分情况灵活处理,还引入了“通信锁”同步机制,节省了主核等待时间,实现了主核和核组的并行处理,程序执行过程中,减少了对spawn和join核组线程的需要次数,提高了程序的执行效率。

    一种面向I/O密集型高性能应用的自动化并行MPI-I/O加速方法

    公开(公告)号:CN111679859B

    公开(公告)日:2023-08-18

    申请号:CN202010528438.2

    申请日:2020-06-11

    Abstract: 本发明涉及一种面向I/O密集型高性能应用的自动化并行MPI‑I/O加速方法,将用户提交作业设置的进程,利用MPI通信器分成两个通信域,一组是计算进程,另一组是服务进程,I/O服务进程的数量是用户根据I/O密集程度配置,用于处理计算进程上数据输出的任务。计算进程主要处理数值计算任务,在数值计算过程中生成的所有I/O请求都将转发到服务进程。因此,计算进程可以连续执行,不用等待I/O完成。I/O服务进程在内存中形成一个缓冲池,多次缓冲之后,通过调用底层接口将数据写入文件。本发明可以最大程度上提升I/O密集型应用的I/O性能。

    基于并行随机迭代求解线性方程组的断层成像方法及系统

    公开(公告)号:CN115619890B

    公开(公告)日:2023-04-07

    申请号:CN202211545390.1

    申请日:2022-12-05

    Abstract: 本发明提出了基于并行随机迭代求解线性方程组的断层成像方法及系统,涉及计算机断层成像技术领域,建立以像素点吸收系数为未知数的线性方程组;将线性方程组的求解任务按行划分到各处理器上;迭代并行计算各处理器对当前近似解的最优投影和新的近似解,直到新的近似解满足设置的求解精度要求,新的近似解为线性方程组的最终解,即为断层每个像素点的吸收系数;将吸收系数的大小作为灰度图像的像素点亮度大小,绘制断层图像;本发明使用多个处理器并行计算,有效地解决现有方法存储和计算的瓶颈,高效求解计算机断层成像中高精度扫描所产生的高维方程组,减少求解所消耗的内存空间和求解时间,使得计算机断层成像可以产生更高精度的图像。

    一种基于申威众核处理器的核组内分组自适应调整运行方法

    公开(公告)号:CN112181894B

    公开(公告)日:2022-05-31

    申请号:CN201910599786.6

    申请日:2019-07-04

    Abstract: 本发明涉及一种基于申威众核处理器的核组内分组自适应调整运行方法,包括:(1)对核组的资源进行分组:当从核阵列只接收了一个程序段,则不进行从核阵列的数量分组,否则,如果从核阵列接收了n个无程序上下文依赖关系的程序段,n>1,则将从核阵列中的64个从核平均分成n组,分别分配给这n个程序段;(2)监控从核阵列运行状态、从核阵列的分组I/O情况,并将获得的监控信息发送至从核阵列可分组算法;(3)对传送的监控信息进行实时评估,根据评估结果对各并行应用程序段使用的从核数量进行实时调整;(4)周期性的执行上述步骤(1)至步骤(3),使被调整的并行程序段达到核组内从核计算资源利用率和I/O带宽利用率的均衡。

    一种稀疏矩阵LU分解行更新的异构并行计算方法

    公开(公告)号:CN109145255B

    公开(公告)日:2022-03-29

    申请号:CN201810593876.X

    申请日:2018-06-11

    Abstract: 本发明涉及一种稀疏矩阵LU分解行更新的异构并行计算方法。本发明在superlu算法的基础上,结合太湖之光的主从异构特点,使superlu求解器在矩阵分解阶段,对行更新的过程中,将大规模计算任务转移至从核,利用从核组高效的计算和数据通信能力,提高超大规模稀疏矩阵的求解计算能力,进一步求解的整体性能。本发明按矩阵的数据进行任务划分的方式,对矩阵数据块按行进行划分,首先为每个从核开辟一个矩阵空间,每个从核负责几个矩阵行的求解,在求下三角单位矩阵类型的线性方程组的过程中,各行数据相互独立,避免求解空间发生冲突和依赖,顺利实现对方程组的求解。

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