基于GPU的交叉相关外推并行化算法.pdf下载

weixin_39821228 2021-10-06 19:46:57
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从GPU到RRAM：用于求解大规模线性优化问题的分布式内存中原语-对偶混合梯度法
本文提出了一种基于电阻式随机存取存储器（RRAM）的内存计算框架，用于高效求解大规模线性规划问题。通过算法-硬件协同设计，开发了分布式内存中原语-对偶混合梯度（PDHG）方法，解决了RRAM器件非理想特性带来的挑战。实验结果表明，与GPU实现相比，该框架在保持相当精度的同时，能耗和延迟降低高达三个数量级（最高达1813倍和137倍）。研究创新性地采用对称分块矩阵公式和误差缓解技术，显著减少了昂贵的矩阵重编程操作，并增强了对器件变异性的鲁棒性。这项工作为利用内存计算实现可持续高性能优化求解提供了新思路。
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