一种矩阵分解方法及相关设备技术

本申请实施例提供了一种矩阵分解方法及相关设备，该矩阵分解方法应用于电子设备，电子设备包括处理器，处理器运行有M个第一进程，方法包括：基于第一部署策略将待分解矩阵A<subgt;K*L</subgt;加载至M个第一进程中，待分解矩阵A<subgt;K*L</subgt;包括K*L个第一数据块，第一部署策略包括每个第一数据块对应一个第一进程，每行且每列的第一数据块按序循环对应M个第一进程；通过目标第一进程将第i行第i列的第一数据块进行分解，获得分解结果；将分解结果广播至第一矩阵分块或第二矩阵分块对应的第一进程中进行数据更新，获得更新后的第一矩阵分块和更新后的第二矩阵分块。实施本申请实施通过优化的部署方式可以最大限度地利用计算资源，降低通信库的实现难度。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及计算，尤其涉及一种矩阵分解方法及相关设备。

技术介绍

1、线性系统软件包(linear system package，linpack)超算领域权威性能基准(benchmark)是国际上广泛用于测试高性能计算机系统浮点性能的程序，每一个benchmark都是超算集群(同构或异构)软硬件系统设计、算力和效能、算法等核心技术的试金石。而高性能liipack-“用于加速器内省”(highperformance linpack-“for acceleratorintrospection”，hpl-ai)是一元稠密矩阵线性方程组ax＝b的lu分解直接求解，采用了高斯消元法求解，从而评价高性能计算机的浮点性能。hpl-ai对于大规模的稠密矩阵a，采用分块求解方法，会在集群上执行分布式并行计算，同时，也会产生进程间通信。

2、但是该技术并没有结合lu分块分解的计算特点优化部署策略，部署采用分布式并行线性代数加速库经常采用的二维循环部署，资源利用率不高，且由于二维循环部署方式的行列方向通信域不同且lu分解每轮迭代通信域都在变化，通信效率不高，造成计算效本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种矩阵分解方法，其特征在于，应用于电子设备，所述电子设备包括处理器，所述处理器运行有M个第一进程，M为大于1的整数，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述分解结果包括第一分解结果和第二分解结果；所述通过所述目标第一进程将所述分解结果广播至第一矩阵分块或第二矩阵分块对应的一个或多个第一进程中进行数据更新，获得更新后的第一矩阵分块和更新后的第二矩阵分块，包括：

3.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述电子设备还包括加速器，所述加速器运行有N个第二进程，N为大于1的整数，每个所述第一数据块包括多个数据；所述方法还包括：

4.根...

【技术特征摘要】

1.一种矩阵分解方法，其特征在于，应用于电子设备，所述电子设备包括处理器，所述处理器运行有m个第一进程，m为大于1的整数，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述分解结果包括第一分解结果和第二分解结果；所述通过所述目标第一进程将所述分解结果广播至第一矩阵分块或第二矩阵分块对应的一个或多个第一进程中进行数据更新，获得更新后的第一矩阵分块和更新后的第二矩阵分块，包括：

3.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述电子设备还包括加速器，所述加速器运行有n个第二进程，n为大于1的整数，每个所述第一数据块包括多个数据；所述方法还包括：

4.根据权利要求3所述方法，其特征在于，所述第三矩阵分块包括e*f个第二数据块，每个所述第二数据块的大小大于每个所述第一数据块的大小；所述方法还包括：

5.根据权利要求4所述方法，其特征在于，所述方法还包括：对所述更新后的第一矩阵分块和所述更新后的第二矩阵分块进行数据格式转换，并将数据格式转换后的第一矩阵分块和数据格式转换后的第二矩阵分块发送至所述加速器；

6.根据权利要求3所述方法，其特征在于，所述将所述处理后的第三矩阵分块发送至所述处理器，并通过所述m个第一进程基于所述更新后的第三矩阵分块，对所述待分解矩阵ak*l的第i+1行第i+2列至第i+1行第l列，以及第i+2行第i+1列至第k行第i+1列的第一数据块进行分解，包括：

7.根据权利要求1-6任意一项所述方法，其特征在于，每个所述第一数据块对应一个轮询次序，每个所述第一数据块对应有状态信息，所述状态信息包括未分解、已更新、已分解中的一个，且所述状态信息指示对应的第一数据块是否满足预设分解条件；

8.根据权利要求7所述方法，其特征在于，所述方法还包括：

9.根据权利要求7所述方法，其特征在于，所述将分解后的第一数据块对应的状态信息更新为已分解之后，还...

【专利技术属性】
技术研发人员：范礼，解明慧，
申请(专利权)人：华为技术有限公司，
类型：发明
国别省市：