一种基于GPU的L1最小化问题快速求解方法

    公开(公告)号:CN105739951A

    公开(公告)日:2016-07-06

    申请号:CN201610116008.3

    申请日:2016-03-01

    CPC classification number: G06F9/3867 G06F9/5044

    Abstract: 一种基于GPU的L1最小化问题快速求解方法,在NVIDIA的Maxwell架构GPU设备上,采用CUDA并行计算模型,利用GPU新特征及内核合并和优化技术,提供了一种L1最小化问题快速求解方法。该求解方法中不仅包含了自适应优化的矢量运算、非转置矩阵矢量乘和转置矩阵矢量乘的设计,而且能够仅通过简单的CUDA线程分配设置不同,实现单个或并发多个L1最小化问题的并行求解。实验结果表明,本发明提出的求解方法是有效的,而且具有极高的并行度和适应性。与现有的并行求解方法相比,性能大幅度提高。

    一种基于GPU的L1最小化问题快速求解方法

    公开(公告)号:CN105739951B

    公开(公告)日:2018-05-08

    申请号:CN201610116008.3

    申请日:2016-03-01

    Abstract: 一种基于GPU的L1最小化问题快速求解方法,在NVIDIA的Maxwell架构GPU设备上,采用CUDA并行计算模型,利用GPU新特征及内核合并和优化技术,提供了一种L1最小化问题快速求解方法。该求解方法中不仅包含了自适应优化的矢量运算、非转置矩阵矢量乘和转置矩阵矢量乘的设计,而且能够仅通过简单的CUDA线程分配设置不同,实现单个或并发多个L1最小化问题的并行求解。实验结果表明,本发明提出的求解方法是有效的,而且具有极高的并行度和适应性。与现有的并行求解方法相比,性能大幅度提高。

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