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申请/专利权人：无锡芯光互连技术研究院有限公司
申请日：2023-12-28
公开（公告）日：2024-04-02
公开（公告）号：CN117807365A
主分类号：G06F17/16
分类号：G06F17/16;G06F30/398;G06F9/50
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.04.19#实质审查的生效;2024.04.02#公开
摘要：本发明涉及一种基于负载均衡的稀疏矩阵LU分解方法及装置，其包括：加载电路仿真中的稀疏矩阵A并形成基础更新层级；对上述生成的基础更新层级，进行基于ALAP的调度，以在ALAP调度后生成ALAP调度后更新层级；对ALAP调度后更新层级，从最低优先级的层级开始，基于Left‑Looking算法进行数值分解，其中，同一层级内的所有列并行计算，不同层级内的列，按层级优先级进行计算；基于Left‑Looking算法分解后，剩余层级规模为一列时，切换为Right‑Looking算法进行数值分解。本发明可提高硬件计算资源的平均利用率，减少LU分解时间，缩短稀疏矩阵求解时间，进而加快整体仿真速度。
主权项：1.一种基于负载均衡的稀疏矩阵LU分解方法，其特征是，用于对稀疏矩阵A进行数值分解，所述稀疏矩阵的LU分解方法包括：依照三元组格式加载电路仿真中的稀疏矩阵A，其中，所述稀疏矩阵A包括行向量、列向量以及数值向量；对上述加载的稀疏矩阵A，基于消去树进行层级划分，以在层级划分后形成与所述稀疏矩阵A对应的基础更新层级；对上述生成的基础更新层级，若任一层级的规模至少包括两列数值，则对所述层级内的所有列进行基于ALAP的调度，以在ALAP调度后生成ALAP调度后更新层级，其中，基于ALAP调度时，将所述ALAP调度层级内的相应列放到所述列被依赖所属层级的前一层级；对ALAP调度后更新层级，从最低优先级的层级开始，基于Left-Looking算法进行数值分解，其中，同一层级内的所有列并行计算，不同层级内的列，按层级优先级进行计算；基于Left-Looking算法分解后，剩余层级规模为一列时，切换为Right-Looking算法进行数值分解。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 无锡芯光互连技术研究院有限公司 基于负载均衡的稀疏矩阵LU分解方法及装置
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