大規模疎行列線形システムの解法を改善する混合精度アルゴリズム

本研究は、大規模疎線形システムを解くためのGeneralized Alternating-Direction Implicit (GADI) メソッドの混合精度実装を探求しています。 混合精度の使用は、科学および工学のアプリケーションで一般的なこれらのシステムを解く際に、パフォーマンスを大幅に向上させ、メモリフットプリントを削減することができます。

• •多くの科学および工学シミュレーションの基礎となる、大規模疎行列線形システムの解法の効率性を向上させることに焦点を当てています。
• •計算速度とメモリ使用量を最適化するために、混合精度演算を使用しています。
• •線形システムソリューションのための広く使用されている反復技術であるGADIメソッドを対象としています。