【摘 要】
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在采用分布共享存储器的多处理机或多线程系统中,由于系统执行并发任务时所需的处理机或线程的数量不固定性,会导致处理机或线程在进入或退出任务需花费大量处理机时间去协调任务及系统资源的均衡性问题,这种并行运行任务的不均衡性直接影响到系统工作的整体效率.针对求解对称对角占优线性方程组的GaBP迭代算法具有低计算复杂性和高并行性的特性,设计实现了一种多线程负载动态自适应的多核并行GaBP算法(TLA_GaBP算法),将该算法应用于大规模稀疏线性方程组求解实验,实验结果表明,在相同精度环境,TLA_GaBP算法具有更
【机 构】
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龙岩学院 传播与设计学院,福建 龙岩364012;龙岩学院 数学与信息工程学院,福建 龙岩364012;龙岩学院 大数据挖掘与应用福建省重点实验室,福建 龙岩364012
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在采用分布共享存储器的多处理机或多线程系统中,由于系统执行并发任务时所需的处理机或线程的数量不固定性,会导致处理机或线程在进入或退出任务需花费大量处理机时间去协调任务及系统资源的均衡性问题,这种并行运行任务的不均衡性直接影响到系统工作的整体效率.针对求解对称对角占优线性方程组的GaBP迭代算法具有低计算复杂性和高并行性的特性,设计实现了一种多线程负载动态自适应的多核并行GaBP算法(TLA_GaBP算法),将该算法应用于大规模稀疏线性方程组求解实验,实验结果表明,在相同精度环境,TLA_GaBP算法具有更高的并行执行效率,这为充分发挥多核并行处理机的运算能力及大规模计算问题的快速求解提供了一种新算法思路.
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