該研究創新構建了一種面向稀疏矩陣計算的密集計算范式，系統化解構了傳統稀疏直接求解器的性能瓶頸。團隊通過將分散的非零元整合為更加規整的密集數據塊，將不規則稀疏矩陣映射為統一稠密的大塊結構，進而采用基于稠密矩陣運算的數值分解算法，取代傳統稀疏運算中聚合非零小分塊的碎片化計算模式，顯著降低了由不規則內存訪問引發的計算與調度開銷，最終實現了計算效率與硬件利用率的協同優化。
該方案的順利落地，深度依賴于鯤鵬平臺的計算特性。硬件層面，鯤鵬920新型號集成專用矩陣運算單元，原生具備高密度數值分解運算的高效承載能力，可精準匹配密集數據塊的集中化處理需求;其多核架構為大規模密集數據塊的并行運算提供了堅實基礎，避免算力閑置或過載。軟件層面，鯤鵬 KML 數學庫針對密集型矩陣運算進行深度優化，通過底層算法與硬件架構的協同，進一步放大了密集運算模式的性能潛力。經 70 余個跨領域測試集驗證，該方案性能較SuperLU 求解器平均加速32.2倍，在基礎硬件配置下實現了平均 9.6 倍性能加速，大幅壓縮了科學計算的時間成本。
目前，相關研究成果已發表于 CCF B 類國際會議 Euro-Par 2025，其核心技術已申請中國發明專利并獲得授權。此次成果是鯤鵬平臺在科學計算領域的典型實踐，該方法對于現代高性能處理器上稀疏計算問題的高效求解、充分地發揮處理器上的矩陣運算單元具有很好的應用價值。未來，隨著鯤鵬生態的持續完善，其在高性能計算領域的賦能作用將進一步凸顯，助力更多科研團隊突破技術難關，推動科研成果加速落地轉化。
文章內容僅供閱讀，不構成投資建議，請謹慎對待。投資者據此操作，風險自擔。
海報生成中...
海藝AI的模型系統在國際市場上廣受好評，目前站內累計模型數超過80萬個，涵蓋寫實、二次元、插畫、設計、攝影、風格化圖像等多類型應用場景，基本覆蓋所有主流創作風格。
IDC今日發布的《全球智能家居清潔機器人設備市場季度跟蹤報告，2025年第二季度》顯示，上半年全球智能家居清潔機器人市場出貨1,2萬臺，同比增長33%，顯示出品類強勁的市場需求。
京公網安備 11010502041587號