研发背景：稀疏直接求解器在科学和工程领域的大规模高性能计算中起着关键作用。然而，现有的分布式稀疏直接方法在处理结构不理想的输入矩阵时存在性能不均衡和浪费计算资源的问题。
解决的主要问题：PanguLU旨在解决现有稀疏直接求解器中的性能不均衡和计算资源浪费问题。通过采用常规2D分块和稀疏形式存储块的方法，避免了额外的填充，提高了数据布局的均匀性和计算效率。
创新性：PanguLU创新地采用了基于块级稀疏BLAS方法的多种优化策略，提高了稀疏直接求解器的计算效率和可扩展性。此外，调整块到进程的映射和引入无同步通信策略，进一步优化了工作负载平衡和总体延迟开销。
推广应用价值：PanguLU的应用具有广泛的推广应用价值。它可以加速解决科学和工程领域的大规模稀疏线性方程组，提高计算效率和求解器的性能。它对于需要高性能计算的领域，如科学模拟、工程仿真和数据分析等，具有重要的应用价值。
前期应用情况：PanguLU已经在两个分布式异构平台上进行了实验，并取得了显著的加速效果。与最新的SuperLU_DIST相比，PanguLU实现了高达数倍的加速，并在大规模GPU集群上具有出色的可扩展性。
图1 利用机器学习的算子选择
图2 可扩展的任务映射机制
（1）潜在的应用领域：
科学研究：PanguLU可直接应用于科学研究中的数值模拟和计算问题，研究者们可以利用PanguLU加速求解复杂的稀疏线性方程组，从而推动科学研究的进展。
数据分析：对于需要处理大规模数据集和进行复杂分析的工程人员，PanguLU可以用于高性能计算和并行处理，加速数据分析任务中的线性代数运算。
高性能计算中心：PanguLU适用于各类高性能计算中心，包括大学研究机构、国家实验室和工业研究中心等。这些机构可以利用PanguLU提供的高性能稀疏直接求解能力，支持各种科学和工程计算应用。
（2）合作对象：
PanguLU的开发者和提供者可以与高性能计算中心、科研机构和公司等合作。
潜在市场规模：在需要高性能计算和求解大规模稀疏线性方程组的科学、工程和数据分析领域。这些领域对于高效的求解器有着强烈需求，并且随着科学研究和工程应用的不断发展，对于更快速、更可扩展的求解方法的需求也在增长。
核心竞争力：PanguLU通过创新的算法和优化策略，实现了高性能的稀疏直接求解能力，并具备良好的可扩展性。与传统的稀疏直接求解器相比，PanguLU在大规模问题上表现出更好的效率和可扩展性。
成本和收益分析：由于PanguLU在高性能计算和稀疏直接求解领域具有技术先进性和应用价值，其商业化后的收益潜力也相对较高。
中国石油大学（北京）具有自主知识产权，已完成软件著作权登记。
图3 软件著作权登记证书
合作开发、技术服务和咨询。
刘伟峰，博士，中国石油大学（北京）信息科学与工程学院教授，欧盟玛丽居里学者。2002年和2006年于中国石油大学（北京）计算机系获学士与硕士学位，2006年至2012年在中国石化石油勘探开发研究院历任助理工程师、工程师和高级研究师，其间主要研究领域为石油地球物理勘探的高性能算法。2016年于丹麦哥本哈根大学获计算科学博士学位，主要研究方向为高性能稀疏线性代数子程序。他的主要研究兴趣为数值线性代数和并行计算，其中尤其关注稀疏矩阵的数据结构、并行算法和软件。他的研究工作发表于SC、ICS、PPoPP、ASPLOS、IPDPS、JPDC、FGCS和Parco等重要国际会议和期刊。他还是TPDS、SISC和TKDE等多个重要国际期刊审稿人，也是SC、ICS和ICPP等多个重要国际会议的程序委员会委员。他是IEEE高级会员以及CCF、ACM和SIAM会员。
联系方式
成果完成人（团队）：
刘老师 13391955567
科学技术处（技术转移中心）：
杨老师 010-89732131
发布者：cubeoil，转转请注明出处：//www.mirrorballz.com/archives/90950
