刘涛
- 作品数：3 被引量：1H指数：1
- 供职机构：中国科学院深圳先进技术研究院更多>>
- 发文基金：国家高技术研究发展计划深圳市科技计划项目更多>>
- 相关领域：自然科学总论自动化与计算机技术更多>>
- GPU下的二叉树定价模型
- 2011年
- 针对二叉树定价模型算法计算量大、耗时长的问题,利用CUDA架构对该模型进行了并行改造,在GPU上对该算法进行了加速测试与相应的性能分析.实验结果表明:在单个GTX295节点上,对于数据规模为16K的期权,GPU相对于其4核Xeon E5520的加速比已达约200倍,GPU每s所能处理的期权数量达到了24 852个,符合实时商业引擎的要求.另外,通过衡量一些关键指标,考察了该算法在GPU上的扩展性及其计算精度对结果的影响.
- 桂叶晨刘涛彭蓉文高进
- 关键词：二叉树模型期权定价统一计算架构图形处理单元加速比
- 多GPU节点下的NAMD测试与分析
- 2011年
- 运用大规模分子动力学并行开源代码NAMD测试了深腾7000GGPU集群的性能.在配备有Teslac1060与双路4核CPU的节点上,分别对烟草花病毒(STMV),血脂蛋白(ApoA1)与Tiny这3类分子进行了单节点与多节点的测试.测试结果表明:GPU相较于CPU能获得平均2至8倍性能提升,可为大规模分子的模拟提供高性价比的解决方案.然而,多节点下GPU的利用率却有所降低,其并行扩展性能也受到一定限制.另外,一些重要的分子结构构建的指标,如范德华力静止点的值也在一定程度上影响着模拟性能.
- 桂叶晨刘涛彭蓉文高进
- 关键词：统一计算架构图形处理单元并行计算
- Nehalem平台的Linpack参数训练与优化被引量：1
- 2010年
- 针对如何配置Linpack各参数并使得系统实测性能接近最优的问题,提出了一种Linpack参数调优的训练方法,实现了分离关键参数及非关键参数,并通过小规模参数训练粗粒度设置关键参数与非关键参数,然后在大规模参数训练中逐步精细调优所有参数.在Intel的Nehalem平台上对实例逐步分析,实现了Linpack的所有参数的最优化调整,使得Linpack的实测峰值性能优化到理论峰值的80.6%.
- 孟金涛贺鹏程刘涛
- 关键词：LINPACK
