Dense Matrix Algorithms（稠密矩阵算法）

版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/zhougb3/article/details/80495124

矩阵向量乘法

串行算法中需要n*n次乘法和加法运算。

一维行划分

1. 每个进程一行以及向量的一个元素：

   

2. 进程数少于n：每个进程存储n/p个整行还有n/p个元素。使用超立方体结构

   

3. 推导矩阵向量乘法的等效率函数

一维列划分

参考一维行划分（习题8.2）

二维划分

1. 每个进程一个元素：向量x分布在n个进程的最后一列。将向量x沿着矩阵A的主对角线排列，接着复制到相应列的所有进程（一对多广播通信）。各自相乘后将行的结果相加放到最后一列的进程中（每一行进行多对一规约操作）。三个操作的时间都是logn，计算成本是n*n*logn，不是成本最优。
2. 进程数少于n*n：向量分布在最后一个进程列的n/√p个进程中。先将向量元素传输到它所在行的对角线进程中。进行一对多广播操作。各自执行乘法运算和局部求和运算。每一行累加得到结果向量（多对一规约）。
   

---

矩阵与矩阵的乘法

串行算法无论是直接乘还是化成小矩阵相乘，复杂度都是n*n*n

Cannon算法

扫描二维码关注公众号，回复： 3222374 查看本文章

初始移位时A的第i行左移i个，B的第j列上移j个。本地相乘后再A左移B上移再相乘，循环根号P次即可得到结果。

DNS算法

基于划分中间数据，一共有n*n*n次运算，我们使用这个数量的进程，每个进程进行一次运算，然后用logn时间进行一对多规约得到结果。算法步骤如下：

使用q个进程，我们把矩阵划分为块，可以得到成本最优的版本。思路完全一样，把整块当成一个数就可以。

线性方程组求解

1. 高斯消元法（变成一个上三角矩阵）：串行算法是W = 2/3 n*n*n。我们按行进行划分。
   

2. 高斯异步消元法和高斯消元流水线法

   这是成本最优的。不需要等待上一次流水线结束。
   

3. 进程数少于n的一维块划分
   

   由于负载分配不均衡造成的进程空闲引起的。使用一维循环映射可以解决这个问题。

4. 进程个数为N*N的二维划分：不使用流水线不是成本最优的，使用流水线就是成本最优。