大规模3D并行分层可扩展矩阵乘法的递阶优化方法

作     者：卢炼 阳爱民 Lu Lian;Yang Aimin

作者机构：中山火炬职业技术学院信息工程系广东中山528400 广东外语外贸大学思科信息学院广州510420 

出 版 物：《计算机应用研究》 (Application Research of Computers)

年 卷 期：2017年第34卷第6期

页      码：1713-1717页

摘      要：为提高大规模平台上可扩展矩阵乘法的并行计算效率,提出一种并行分层可扩展矩阵乘法的递阶优化方法。首先,在可扩展矩阵乘法算法(SMM)算法枢轴行和枢轴列通信研究基础上,利用分层方式在更高等级上对网格进行矩形群划分,实现矩阵乘法的二维计算向三维计算转变,并设计对应的集群内通信和集群间通信过程,实现SMM乘法的递阶并行优化(HSMM);其次,对所提HSMM算法进行理论分析,分情况对其通信成本进行分析和预测,推导出最佳计算成本的集群数选取方式;最后,通过在Grid5000和BlueGene/P测试平台实验,显示所提算法在执行时间和通信时间指标上均要优于对比算法,验证了所提算法有效性和理论分析的正确性。

主 题 词：大规模平台 并行计算 矩阵乘法 递阶优化 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1001-3695.2017.06.025

馆 藏 号：203232725...