搜索结果: 1-4 共查到“知识库 计算机系统结构 GPU”相关记录4条 . 查询时间(0.05 秒)
利用CUDA Fortran语言发展了基于图形处理器（GPU)的计算流体力学可压缩湍流求解器。该求解器基于结构网格有限体积法，空间离散采用AUSMPW+格式，湍流模型为k-ω SST两方程模型，采用MPI实现并行计算。针对最新的GPU架构，讨论了通量计算的优化方法及GPU计算与PCIe数据传输、MPI通信重叠的多GPU并行算法。进行了超声速进气道及空天飞机等算例的数值模拟以验证GPU在大网格量情况...
高光谱影像降维快速独立成分分析过程包含大规模矩阵运算和大量迭代计算。通过分析算法热点，设计协方差矩阵计算、白化处理、ICA迭代和IC变换等关键热点的图像处理单元映射方案，提出并实现一种G-FastICA并行算法，并基于GPU架构研究算法优化策略。实验结果显示：在处理高光谱影像降维时，CPU/GPU异构系统能获得比CPU更高效的性能，G-FastICA算法比串行最高可获得72倍加速比，比16核CPU...
硅各向异性腐蚀过程复杂，采用元胞自动机模拟硅各向异性腐蚀非常耗时。为了加速腐蚀模拟过程，研究了基于图形处理器(GPU)进行硅的各向异性腐蚀模拟。针对串行算法直接并行化方法存在加速效率低等问题，提出了一个改进的并行模拟方法。该方法增加了并行部分的负载，减少了内存管理的开销，从而提高了加速性能。实验证明该方法能够获得较理想的加速比。
利用并行GPU对分层分布式狄利克雷分布算法加速
分层分布式狄利克雷分布 潜在狄利克雷分布 文本分类 分布式框架 并行图形处理器
2014/2/18
分层分布式狄利克雷分布(HD-LDA)算法是一个对潜在狄利克雷分布(LDA)进行改进的基于概率增长模型的文本分类算法，与只能在单机上运行的LDA算法相比，可以运行在分布式框架下，进行分布式并行处理。Mahout在Hadoop框架下实现了HD-LDA算法，但是因为单节点算法的计算量大，仍然存在对大数据分类运行时间太长的问题。而大规模文本集合分散到多个节点上迭代推导，单个节点上文档集合的推导仍是顺序进...