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计算密集型科学计算应用在多GPU平台上的并行化设计与实现
【摘 要】
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单GPU无法高效支持未来科学计算应用的计算资源需求,而多GPU平台可以提供更多的计算资源和存储能力,有望极大地提升应用的执行效率。但多GPU平台编程有较高的复杂性,如何将传统应用在多GPU平台上进行并行化,并充分利用新结构的能力,成为当下的热点研究问题。针对计算密集型科学计算应用在多GPU平台上的合理并行化问题,本文选取k-means算法、稀疏矩阵向量乘法(Sparse Matrix-Vector
【出 处】
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西南科技大学
【发表日期】
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2021年01期
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