异构多核并行机上线性代数方程组的快速算法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61202098
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    25.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0204.计算机系统结构与硬件技术
  • 结题年份:
    2015
  • 批准年份:
    2012
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2013-01-01 至2015-12-31

项目摘要

The heterogeneous multi-core system structure is mainstream of the current parallel computer, and the solution of linear system of algebraic equations occupies a high proportion in the numerical simulation of the complex problerms. The project will research some fast parallel algorithms based on heterogeneous multi-core parallel computer.Firstly, based on low-rank decomposition property of matrix, design and implement the multi-core parallel fast direct method,that is multi-core robust structured multifrontal factorization(in brief, MRSMF)method. Theory and performance analysis will be effected to the MRSMF metod,and carry on the performance optimization. Secondly, research new parallel Krylov subspace methods in order to reduce the number of golbal communication, and then do some theoretical analysis and numerical experiments. Thirdly, design efficient block MRSMF method using the block structure of the coefficient matrix about the two dimensional three temperature energy equations and hybrid method using parallel Krylov subspace methods with MRSMF method, and improve the parallel efficiency of numerical simulation.
异构多核体系结构是当前并行计算机的主流,而线性代数方程组的求解在复杂问题的数值模拟中占有很高的比重。本项目拟面向异构多核并行机研究快速并行算法。包括:基于矩阵低秩分解特性,设计并实现具有较好可扩展性的多核并行快速直接方法,即多核稳定的结构化多波前分解(MRSMF)方法,对所得的MRSMF方法进行理论和性能分析,并对其进行性能优化;研究基于降低全局通讯次数的并行Krylov子空间方法,进行理论分析和数值实验;针对辐射流体力学数值模拟的二维三温能量方程组的并行求解,设计出适应其结构特点的高效分块MRSMF方法,研究并行Krylov子空间方法与MRSMF方法的混合使用,以提高数值模拟的并行效率。

结项摘要

本项目面向异构多核并行计算机研究求解大规模稀疏线性代数方程组的快速并行算法。主要完成的工作有:基于矩阵低秩分解特性,设计并实现具有较好可扩展性的多核并行快速直接方法,即多核稳定的结构化多波前分解(MRSMF)方法;针对辐射流体力学数值模拟过程中三温线性方程组的求解,提出了适应其块结构特点的高效分块RSMF(BRSMF)方法。进一步,基于提出的 MRSMF方法和 BRSMF方法,我们又设计出了适用于并行求解三温线性方程组的多核并行分块 RSMF(记作MBRSMF)方法;利用算法重组来降低 Krylov子空间方法的全局通讯次数,以提高其并行可扩展性,我们提出了IGCRS2方法、PGPBiCR方法、PGPBi-CG方法、PGGl-CGS2方法和PCOCR方法,并分别对他们进行了 理论分析和数值实验,验证了它们的有效性。在krylov子空间方法和快速直接法混合使用方面,我们初步实现了块LU分解方法和GMRES方法的结合使用。

项目成果

期刊论文数量(7)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Parallel version of generalized product-type bi-conjugate residual method suitable for distributed parallel computing
适合分布式并行计算的广义乘积型双共轭残差法的并行版本
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    Communication on Applied Mathematics and Computation
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Xian-Yu Zuo;Tong-Xiang Gu;Ze-Yao Mo;Xing-Ping Liu
  • 通讯作者:
    Xing-Ping Liu
Multi-core parallel robust structured multifrontal actorization method for large discretized PDEs
大型离散偏微分方程的多核并行鲁棒结构化多前沿执行方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    Journal of Computational and Applied Mathematics
  • 影响因子:
    2.4
  • 作者:
    Ze-yao Mo;Tong-xiang Gu;Xiao-wen Xu;Ai-qing Zhang
  • 通讯作者:
    Ai-qing Zhang
适合于分布式并行计算的一种并行广义乘积型双共轭残差方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    应用数学与计算数学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    左宪禹;谷同祥;莫则尧;刘兴平
  • 通讯作者:
    刘兴平

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其他文献

适合于分布式并行计算的PCOCR 方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    河南师范大学学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    左宪禹;黄亚博
  • 通讯作者:
    黄亚博
基于坡面水文连通性的黄河下游河岸缓冲带植被格局优化
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    应用生态学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    曹梓豪;赵清贺;左宪禹;丁圣彦;张祎帆;徐珊珊
  • 通讯作者:
    徐珊珊
适合于分布式并行计算的PCOCR方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    河南师范大学学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    左宪禹;黄亚博
  • 通讯作者:
    黄亚博

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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