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罗马人Iakymchuk;玛丽亚·巴雷达;马蒂亚斯·维森伯格;JoséI·Aliaga。;恩里克·金塔纳·奥尔蒂。

并行预处理共轭梯度的再现性策略。 （英语） Zbl 1433.65368号

J.计算。申请。数学。 371，文章ID 112697，13 p.（2020）.
摘要：预处理共轭梯度法是数值模拟中常用的方法。虽然被广泛使用，但该解算器也因其在计算残差时缺乏准确性而闻名。在本文中，我们的目标有两个：提高求解器的准确性，同时确保其在消息传递实现中的再现性。我们从ExBLAS方法（通过保留每一位信息直到最后四舍五入）到更轻量级的面向性能的变体（通过扩展中间精度），设计并使用了各种策略。这些算法策略通过可编程性建议得到加强，以确保确定性执行。最后，我们在现代HPC系统上验证了这些策略：这两个版本在768个进程上只需29%（ExBLAS）和4%（轻量级）的开销即可提供可重复的迭代次数、残差、直接错误和向量解决方案。

引用于三文件

MSC公司：

2005年5月 并行数值计算
65年20月 数值算法的复杂性和性能
2010年第68季度 计算模式（非确定性、并行、交互式、概率性等）

关键词：

再现性;精确;浮点扩展;长蓄能器;预处理共轭梯度;高性能计算

软件：

高功率激光器;FELTOR公司;ExBLAS公司;LBNL公司;MPFR公司;mctoolbox软件;BLAS公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{R.Iakymchuk}等人，《计算杂志》。申请。数学。371，文章ID 112697，13 p.（2020；Zbl 1433.65368）
全文： 内政部 哈尔

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