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基于MPI+CUDA异步模型的并行矩阵乘法
刘青昆 马名威 阎慰椿
计算机应用
2011, 31 (12):
3327-3330.
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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