【摘 要】
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本文针对代数多重网格(algebraic multigrid,AMG)并行实现中的稀疏矩阵-向量乘,建立了稀疏矩阵新的分布和数据存储模式,提出了一类具有最小通信量以及隐藏通信的新稀疏矩阵-向量乘并行算法,并实现了基于K-循环迭代的求解阶段并行算法.针对现代多核处理器,结合细粒度的并行编程模型,实现了MPI+OpenMP混合编程并行算法.通过同hypre软件包测试比较,在深腾7000集群上求解三维L
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本文针对代数多重网格(algebraic multigrid,AMG)并行实现中的稀疏矩阵-向量乘,建立了稀疏矩阵新的分布和数据存储模式,提出了一类具有最小通信量以及隐藏通信的新稀疏矩阵-向量乘并行算法,并实现了基于K-循环迭代的求解阶段并行算法.针对现代多核处理器,结合细粒度的并行编程模型,实现了MPI+OpenMP混合编程并行算法.通过同hypre软件包测试比较,在深腾7000集群上求解三维Laplace方程并行规模达到512核心时,并行求解阶段运行时间较hypre(high performan
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