【摘 要】
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多数l_1最小化算法主要由稠密矩阵矢量乘（如Ax和A~Tx）和矢量运算组成.为使其适应大数据环境下的性能需求,基于GPU,利用其新的特征,提出了两个新颖的基于GPU的并行矩阵矢量乘.这
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61379017）
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多数l_1最小化算法主要由稠密矩阵矢量乘（如Ax和A~Tx）和矢量运算组成.为使其适应大数据环境下的性能需求,基于GPU,利用其新的特征,提出了两个新颖的基于GPU的并行矩阵矢量乘.这两个算法实现了全局内存的合并访问,对任意给定矩阵,通过所使用的自适应分配线程数或warp数的策略,增加了鲁棒性.基于这两个算法,并以两个流行的l_1最小化算法为例：快速迭代收缩阈值算法（FISTA）和增广拉格朗日乘子法（ALM）,提出了两个高效基于GPU的并行l_1最小化算法.实验结果验证了提出的算法是高效的,并有良好的性能
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