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基于数据并行的重启动Amoldi并行算法，提出一个精化重启动Arnoldi并行算法。为了降低弱扩展性对并行性能的负面影响，该算法使用任务图模型并行计算精化向量，减少进程之间的通信次数，有效地实现并行计算。在KD-50-I万亿次机上的测试结果表明，该算法具有较好的可扩展性和并行效率。
求解大规模矩阵特征问题的并行算法研究
【摘 要】
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基于数据并行的重启动Amoldi并行算法，提出一个精化重启动Arnoldi并行算法。为了降低弱扩展性对并行性能的负面影响，该算法使用任务图模型并行计算精化向量，减少进程之间的通信
【机 构】
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中国科学院计算机网络信息中心超级计算中心
【出 处】
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计算机工程
【发表日期】
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2010年6期
【基金项目】
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基金项目：国家自然科学基金资助项目“当代并行机的并行算法应用基础研究”（60533020）,中国科学院“十一五”信息化专项基金资助项目“超级计算环境建设与应用”（INFO-115-B01）
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