【摘 要】
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针对大规模线性问题的迭代求解算法在100PF乃至E级超级计算机上的高可扩展性问题进行研究.首先分析了数理模型、数值方法、体系结构的耦合和非均衡特性,将高可扩展性问题归结
【机 构】
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中国科学院软件研究所并行软件与计算科学实验室;
【基金项目】
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国家自然科学基金(重大研究计划91430214,面上项目61876175)资助
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针对大规模线性问题的迭代求解算法在100PF乃至E级超级计算机上的高可扩展性问题进行研究.首先分析了数理模型、数值方法、体系结构的耦合和非均衡特性,将高可扩展性问题归结到的权重图的剖分问题上.然后对若干图剖分算法与软件包进行分析,基于Petal-剖分算法实现了全局通信开销近似优化的大规模聚类分组算法.与基于舒尔补架构的线性问题求解方法相结合,给出了具有高可扩展性的线性问题求解架构(Schur-KS).最后通过大规模环境下的高可扩展性测试和中小规模环境下针对典型实际应用问题用例的强可扩展性测试,分别验证了基于Schur-KS架构的求解算法的高可扩展性以及对典型实际应用问题的求解性能.
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