【摘 要】
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矩阵乘法在科学计算领域中起着重要的作用,不同结构模型能够改善并行矩阵乘的性能。现有的MPI＋CUDA同步模型中,主机端需要进入等待状态,直到设备端完成任务后才能继续工作,这
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(21133005;20703022;21011120087)
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矩阵乘法在科学计算领域中起着重要的作用,不同结构模型能够改善并行矩阵乘的性能。现有的MPI＋CUDA同步模型中,主机端需要进入等待状态,直到设备端完成任务后才能继续工作,这显然浪费时间。针对上述问题,提出一种基于MPI＋CUDA异步模型的并行矩阵乘法。该模型避免了主机端进入等待状态,并采用CUDA流技术解决数据量超过GPU内存问题。通过分析异步模型的加速比和效率,实验结果表明,此方法显著提高了并行效率和大型矩阵乘法的运算速度,充分发挥了节点间分布式存储和节点内共享内存的优势,是一种有效可行的并行策略。
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