国产申威架构上的稀疏下三角求解并行算法的性能优化与分析的开题报告.docx

国产申威架构上的稀疏下三角求解并行算法的性能优化与分析的开题报告
一、选题背景
稀疏下三角求解是高性能计算领域中的一个重要问题，其解法对各种科学和工程计算都有着广泛的应用。其中，申威架构是中国自主开发的一种高性能计算架构，其强大的多线程和众核能力，为稀疏下三角求解提供了更加优异的性能表现。因此，在申威架构上对稀疏下三角求解进行优化和研究，具有非常重要的意义。
二、选题目的
本论文旨在对申威架构上的稀疏下三角求解并行算法进行性能优化和分析，以提高其计算效率和准确性，并为高性能计算领域的稀疏矩阵求解问题提供有效的解决方法。
三、选题范围
本论文将会涵盖以下几个主要方面：
1.稀疏矩阵及其下三角求解算法原理介绍。
2.申威架构上的稀疏矩阵存储和访问方法分析。
3.基于申威架构的稀疏下三角求解并行算法设计和实现。
4.算法性能测试和分析，包括速度、精度等指标的优化与评估。
5.基于上述分析，提出优化方法和改进策略，改进并行算法并评估其性能。
四、拟解决的问题
在申威架构上，稀疏下三角求解面临的主要问题是效率低下和精度不足。本论文将通过以下途径解决这些问题：
1.优化存储结构：设计一种更加高效的稀疏矩阵存储结构，以提高访问效率。
2.并行算法设计：基于申威的特性，设计一种高效的并行算法，以提高计算效率。
3.精度评估：针对下三角求解中出现的精度问题，采用正确的精度评估方法，确保结果的准确性。
4.性能评估：对算法的各项性能指标进行评估，分析其问题和瓶颈，并给出优化策略。
五、论文的意义
本论文的意义主要体现在以下几个方面：
1.增加对申威架构的稀疏下三角求解算法研究和优化，提高其在高性能计算中的应用价值。
2.对稀疏下三角求解进行深入的理解和分析，为其他稀疏矩阵求解问题的研究提供参考依据。
3.对并行算法的设计和实现进行深入研究，积累并行算法设计的经验，为其他问题的解决提供参考。
4.对稀疏矩阵存储结构和数据访问方法进行优化，提高数据访问效率，对其他大规模数据存储和访问问题具有启示意义。
六、论文的难点
本论文难点主要在以下几个方面：
1.申威架构的特殊性质带来的算法设计和实现的复杂性。
2.稀疏下三角求解算法中的精度问题，需要在保证计算效率的同时确保求解结果的准确性。
3.在并行算法设计和实现过程中需要充分考虑算法的可扩展性，以适应不同规模问题的求解。
4.需要同时考虑算法的速度和精度，进行综合考虑和折中。
七、预期结果
通过本论文的研究和实验，期望达到以下预期结果：
1.对稀疏下三角求解算法的性能进行全面、深入的评估，分析其优缺点。
2.提出一种高效的申威架构上的并行算法，优化其存储和访问方法，提高计算效率和准确性。
3.对优化后的并行算法进行性能评估，分析改进后的算法相对于其它算法的优劣。
4.提出针对降低存储器带宽等方面的优化策略，进一步提高并行算法的性能。