基于MIC的GaBP并行算法

• 作者: 宋安平 张武 郑汉垣
• 来源期刊: 数值计算与计算机应用
• 关键词: 大规模稀疏线性代数方程组 GaBP算法 MIC 并行算法
• 年，卷（期）: 2015,（1）
• 页码范围: 31-41
• 语种: 中文

摘要

GaBP(Gaussian Belief Propagation)是一种解线性代数方程组的迭代算法,它是基于递归更新的概率推理算法,具有低复杂性和高并行性.MIC是英特尔的至强融核Xeon Phi的ManyIntegerated Core架构.它提供数百个同时运行的硬件线程,能充分满足对高并发度的大量需求.本文研究了如何高效地求解大规模稀疏线性方程组的并行算法,通过挖掘GaBP算法特性,优化算法存储结构和加速迭代,同时给出了一种求解大规模稀疏对称线性方程组的基于MIC的GaBP并行算法;并从美国Florida大学开发的稀疏矩阵库(UFget)中抽取了部分大规模对称稀疏矩阵作为算例进行测试,计算结果表明,在相同精度下,基于MIC的GaBP并行算法相对于GaBP算法具有更显著的高效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张武	上海大学计算机工程与科学学院	94	574	11.0	20.0
2	郑汉垣	龙岩学院计算机系	26	83	5.0	8.0
4	宋安平	上海大学计算机工程与科学学院	24	65	3.0	6.0