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Erofeev，K.Yu。;Khramchenkov，E.M。;E.V.Biryal’tsev公司。

使用GPU计算对协方差矩阵进行高性能处理。 （英语） Zbl 1431.65032号

Lobachevskii J.数学。 40，第5期，547-554（2019）.
摘要：许多统计算法的实际适用性受到相应协方差矩阵的大尺寸的限制。由于有效地使用协方差矩阵的结构、自相关函数的特性以及现代GPU体系结构的优势，这些局限性可以大大减弱。本文介绍了协方差矩阵反演算法的GPU实现，以及系数矩阵为协方差矩阵的线性方程组的求解。工作中还考虑了近似稀疏协方差阵的反演。对于所有考虑的情况，与Octave数学软件和ViennaCL计算库相比，获得了显著的加速度。例如，线性系统求解的实现算法比在CPU上实现Octave快6倍，比在通用矩阵GPU上实现ViennaCL快3倍。协方差矩阵的反演性能比CPU上的Octave反演算法快14倍，比GPU上的ViennaCL反演算法快6倍。

引用于1文件

MSC公司：

65层10 线性系统的迭代数值方法
15个B05 Toeplitz、Cauchy和相关矩阵

关键词：

协方差矩阵;Toeplitz矩阵;高性能计算

软件：

CUDA公司;维也纳CL;开放运算语言;倍频程
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{K.Yu.Erofeev}等人，Lobachevskii J.Math。40，第5号，547--554（2019；Zbl 1431.65032）
全文： 内政部

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