【摘 要】
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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
【机 构】
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中山火炬职业技术学院信息工程系,广东外语外贸大学思科信息学院
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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
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