一种面向迭代算法的多精度猜测执行方法与系统技术方案

本发明专利技术公开了一种面向迭代算法的多精度猜测执行方法与系统，包括：给定待优化的迭代算法模型，在计算设备上设置若干个线程和一个任务队列，其中若干个线程共享一个任务队列；在任务队列中构建一个采用低精度执行的迭代任务，并由一个线程提取该任务执行迭代算法求解；根据创建模式及创建条件，在所述任务执行的不同时间点，以树形结构扩展并创建新的不同精度的迭代分支任务，并将该迭代分支任务存储到任务队列中，由空闲线程提取运行；直到任一线程负责的迭代分支任务达到迭代收敛条件时，输出迭代算法模型的优化求解结果，并终止运行其他线程。本发明专利技术能够针对迭代算法模型系统数据进行更加准确的求解和减少迭代算法的运行成本和运行时间。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于数据分析处理，尤其涉及一种面向迭代算法的多精度猜测执行方法与系统。

技术介绍

1、在计算电磁学和计算流体动力学等科学和工程计算应用中，许多实际问题需要采用数值模拟的方式进行求解，而稀疏线性系统即迭代算法模型，如ax＝b的求解是数值模拟过程的关键步骤之一。其中，a为大部分元素均为0的稀疏矩阵，x和b均为稠密向量。稀疏线性系统的求解方法分为直接解法和迭代解法。用直接求解方法求解稀疏线性系统会导致显著的计算和存储开销，不适用于大规模问题的求解，而基于krylov子空间的迭代求解方法，如共轭梯度法(cg)和广义最小残差法(gmres)，以迭代的方式不断逼近精确解，从一个初始解向量出发，通过反复利用稀疏线性方程组的系数矩阵和右端向量，计算新的解向量，然后将这个新的解向量作为下一次迭代的初始值，直至满足预设的收敛条件。在每一次迭代中，都会根据前一步的近似解来修正当前的解，逐步逼近真实解。已有工作主要聚焦在如何利用cpu或gpu对迭代算法的主要计算内核spmv进行加速优化，或者采用分布式平台对大规模稀疏线性方程组进行求解。随着人工智能技术的不断发展和低精度本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种面向迭代算法的多精度猜测执行方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，

8.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，

9.一种面向迭代算法的多精度猜测执行系统，其特征在于，用于执行基于权利要求1-8任一项所述的方法。

【技术特征摘要】

1.一种面向迭代算法的多精度猜测执行方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于...

【专利技术属性】
技术研发人员：高建花，计卫星，王儒斌，石剑君，黄华，
申请(专利权)人：北京师范大学，
类型：发明
国别省市：