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葛振

作品数：4 被引量：5H指数：1
供职机构：国防科学技术大学计算机学院更多>>
发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>
相关领域：自动化与计算机技术理学更多>>

合作作者

文献类型

  • 2篇期刊文章
  • 2篇会议论文

领域

  • 4篇自动化与计算...
  • 2篇理学

主题

  • 3篇GPU
  • 3篇GPU加速
  • 2篇迭代
  • 2篇迭代算法
  • 2篇动力学
  • 2篇动力学模拟
  • 2篇分子
  • 2篇分子动力学
  • 2篇分子动力学模...
  • 1篇迭代法
  • 1篇图形处理器
  • 1篇CUDA
  • 1篇K+
  • 1篇处理器

机构

  • 4篇国防科学技术...

作者

  • 4篇杨灿群
  • 4篇陈娟
  • 4篇葛振
  • 4篇吴强

传媒

  • 2篇计算机工程与...
  • 2篇2009年全...

年份

  • 4篇2009
共 4 条 记 录，以下是 1-4
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排序方式：
线性系统求解中迭代算法的GPU加速方法被引量：4
2009年
在求解线性系统时,迭代法是一种基本的方法,特别是在系数矩阵为大规模稀疏矩阵的情况下,高效地使用迭代法求解变得十分重要。本文通过分析迭代法的一般特点,提出了使用具有强大计算能力和存储带宽的GPU加速迭代法的一般方法。利用这些方法,在两种主流GPU平台上实现了一个经典的迭代法PQMRCGSTAB,并且针对不同的GPU平台特点提出了具体的优化方法。与AMD Opteron 2.4GHz 4核处理器相比,双精度版本的PQMRCGSTAB算法经NVIDIA Tesla S1070加速后性能提高31倍,经AMD Radeon HD 4870 X2加速后性能提高9倍。
葛振杨灿群吴强陈娟
关键词：GPU迭代法
线性系统求解中迭代算法的GPU加速方法
在求解线性系统时,迭代法是一种基本的方法,特别是在系数矩阵为大规模稀疏矩阵的情况下,高效地使用迭代法求解变得十分重要。本文通过分析迭代法的一般特点,提出了使用具有强大计算能力和存储带宽的GPU加速迭代法的一般方法。利用这...
葛振杨灿群吴强陈娟
关键词：图形处理器迭代算法GPU加速
文献传递
使用GPU加速分子动力学模拟中的非绑定力计算
在分子动力学模拟(MD)中,对非绑定力的计算需要花费大量的时间。本文提出了基于CIDA和Brook+的两种双精度算法,分别在NVIDIA和AMD两款主流GPU上实现了非绑定力的计算,借助GPU的计算能力加速了整个MD程序...
吴强杨灿群葛振陈娟
关键词：GPU加速分子动力学模拟
文献传递
使用GPU加速分子动力学模拟中的非绑定力计算被引量：1
2009年
在分子动力学模拟(MD)中,对非绑定力的计算需要花费大量的时间。本文提出了基于CUDA和Brook+的两种双精度算法,分别在NVIDIA和AMD两款主流GPU上实现了非绑定力的计算,借助GPU的计算能力加速了整个MD程序。算法对MD进行了任务分割,采用区域分解的方法将非绑定力的计算映射到GPU的计算核心上,同时针对两款GPU的各自特点提出了线程块内共享存储、最小化数据集两种优化方法。性能测试结果表明,与Intel Xeon 2.6GHzCPU的单核相比,43.2万粒子的高速粒子碰撞模拟,在配置NVIDIA Tesla C1060的系统上性能提高了6.5倍,在配置AMD HD4870的系统上性能提高了4.8倍。
吴强杨灿群葛振陈娟
关键词：GPU分子动力学模拟CUDA
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