ITER参考

用混合精度算法加速科学计算。在现代体系结构中,32位操作的性能通常至少是64位操作性能的两倍。通过结合使用32位和64位浮点算法,可以显著提高许多密集和稀疏线性代数算法的性能,同时保持结果解的64位精度。该方法不仅适用于传统的处理器,而且也适用于其它技术,如现场可编程门阵列(FPGA)、图形处理单元(GPU)和STI单元BE处理器。给出了现代处理器结构和STI单元BE的结果。


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按年份排序(引用)

  1. 格拉顿,S。;Toint,Ph.L.:关于求解变精度非线性优化问题的注记(2020)
  2. 阿尔韦曼,安德烈亚斯;巴瑟曼,阿希姆;本加茨,汉斯·约阿希姆;卡布诺,基督教;恩斯特,多米尼克;费斯克,霍尔格;富村,安松里;加尔贡,马丁;哈格,乔治;休伯,莎拉;哈克尔,托马斯;伊达,秋弘;伊玛库拉、阿基拉;川井,Masatoshi;Kö雪儿,西蒙妮;科鲁策,莫里茨;库斯,帕维尔;朗,布鲁诺;莱德尔,赫尔曼;玛宁,瓦莱丽;马雷克,安德烈亚斯;中岛,剑阁;尼美克,莉迪亚;路透社,卡斯滕;涟漪,迈克尔;Röhrig-Z公司ö伊纳,梅尔文;樱井,铁杉;舍夫勒,马提亚斯;舍勒,克里斯托夫;沙赫扎德,费萨尔;西蒙斯·布拉姆比拉,丹尼洛;Thies,乔纳斯;Gerhard Wellein:在ELPA-AEO和ESSEX-II特征解算器项目中使用混合精度计算的好处(2019年)
  3. 安托ñ安娜,米克尔;马卡扎加,约瑟巴;Murua,Ander:具有简化牛顿迭代的辛隐式Runge-Kutta格式的有效实现(2018)
  4. 尼勒什克。;萨特,肖莱什R。;Vyavhare,Arvind Y.:基于GPGPU的并行计算在使用共轭梯度算法的有限元中的应用:回顾(2018)
  5. 巴纳ś, 克鲁兹托夫;Pł阿斯泽夫斯基,普氏ł哦;马乔ł, 爪子ł: 高阶有限元gpu数值积分(2014)
  6. 格兰伯格,S。五十、 。;Engsig Karup,A。P、 。;马德森,M。G、 :全非线性水波计算的快速GPU加速混合精度策略(2013)
  7. 筑田、爱知;Choe,Yoong Kee:混合精度下对称矩阵的迭代对角化及其在电子结构计算中的应用(2012)
  8. Anzt,哈特维格;海维林,文森特;摇臂,Björn:线性系统的纠错解算器:混合精度实现的评估(2011)
  9. 克尼比,H。;奥斯特里,C。W、 。;Vuik,C.:由移位拉普拉斯多重网格法预处理的Helmholtz-Krylov解算器的GPU实现(2011)
  10. 摇臂,Bjö注册护士;马里亚纳,科尔伯格;Heuveline,Vincent:数据分布对并行线性代数子程序精度和性能的影响(2011)
  11. 巴布林,马克;布塔里,阿尔弗雷多;唐加拉,杰克;库扎克,雅库布;兰古,朱莉;蓝鸥,朱利安;卢斯泽克,皮奥特;托莫夫,斯坦尼米尔:用混合精度算法加速科学计算(2009)
  12. 尤什琴科,R。A、 :测量具有分布式内存的并行计算机的性能(2009)
  13. 巴布林,马克;布塔里,阿尔弗雷多;唐加拉,杰克;库扎克,雅库布;兰古,朱莉;蓝鸥,朱利安;卢斯泽克,皮奥特;托莫夫,斯坦尼米尔:用混合精度算法加速科学计算(2008)ioport公司