公共文化服务平台

共 3 条记录，以下是 1-3

全选清除导出

排序方式：

GPU集群下第一原理非局部映射势能计算: 2013年; 平面波赝势密度泛函(PWP-DFT)计算是材料计算中应用最广泛的方法,其中映射计算是PWP-DFT方法求解自洽迭代中重要的一部分。针对映射势能计算成为软件加速的瓶颈,提出了针对该部分的图形处理器(GPU)加速算法,其中考虑GPU的特点:1)使用了新的并行机制求解非局部映射势能;2)重新设计了数据分布结构;3)减少内存的使用;4)提出了一种解决算法中数据相关问题的方法。最终获得了18～57倍加速,使每步分子动力学模拟最终降为12 s。详细分析了该模块在GPU平台上的测试时间,同时对该算法在GPU集群上的计算瓶颈进行了讨论。; 付继芸贾伟乐曹宗雁王龙叶煌迟学斌; 关键词：第一性原理密度泛函理论 GPU加速

基于ARMv8架构的面向机器翻译的单精度浮点通用矩阵乘法优化被引量：9: 2019年; 针对使用ARM处理器的移动智能设备执行神经网络推理计算效率不高的问题,提出了一套基于ARMv8架构的单精度浮点通用矩阵乘法(SGEMM)算法优化方案。首先,确定ARMv8架构的处理器执行SGEMM算法的计算效率受限于向量化计算单元使用方案、指令流水线和缓存未命中的发生概率;其次,针对三点导致计算效率受限的原因实现向量指令内联汇编、数据重排和数据预取三条优化技术;最后,根据语音方向的神经网络中常见的三种矩阵模式设计测试实验,实验中使用RK3399硬件平台运行程序。实验结果表示:方阵模式下单核计算速度为10.23 GFLOPS,达到实测浮点峰值的78.2%;在细长矩阵模式下单核计算速度为6.35 GFLOPS,达到实测浮点峰值的48.1%;在连续小矩阵模式下单核计算速度为2.53 GFLOPS,达到实测浮点峰值19.2%。将优化后的SGEMM算法部署到语音识别神经网络程序中,程序的实际语音识别速度取得了显著提高。; 龚鸣清叶煌张鉴卢兴敬陈伟

IAP AGCM4.0与WRF嵌套的并行机制研究: 科学院地球系统模式CAS-ESM成功实现了IAP AGCM4.0与WRF的单向嵌套,但其计算时间急剧增加,并行效率有待提高.因此,本文开展了基于二维剖分对大气环流模式IAP AGCM4.0进行并行优化的工作,研究了IAP...; 王玉柱姜金荣何卷雄叶煌张贺迟学斌岳天祥; 关键词：短期气候预测大气环流模式数值模拟

全选清除导出

共1页<1>

叶煌