【摘 要】
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大数据和人工智能领域的快速发展迫切需要强大的计算能力。目前高性能计算机通过增加处理器数量和高速并行工作模式相配合,峰值计算速度和持续速度不断提升。但随着系统规模
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大数据和人工智能领域的快速发展迫切需要强大的计算能力。目前高性能计算机通过增加处理器数量和高速并行工作模式相配合,峰值计算速度和持续速度不断提升。但随着系统规模扩大,并行系统的性能受到互连网络的限制,而其中聚合通信操作在高性能计算中的科学计算消耗上占据很大比例。聚合通信的实现与优化一直是高性能计算中一项关键的任务。近年来,针对软硬件平台,存在大量聚合通信优化的研究。论文通过调查研究,对常见聚合通信操作的算法进行了归类和总结,并对基于软件以及软硬件结合方式实现的最新优化策略进行介绍。通过对两类优化方式进行对
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