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一种利用GPU优化大规模小方阵奇异值分解的新方法

         

摘要

在宽带声纳和雷达信号处理中,对大量小方阵进行SVD(Singular Value Decomposition,奇异值分解)的执行时间在整个处理过程中占较大比重.为了提高SVD计算速度,该方法采用具有众多并行内核的GPU(Graphic Processing Unit,图形处理器),实现了针对大规模小方阵SVD的优.该方法的计算效率随矩阵个数的增加而提高,且在相同条件下的执行速度比MATLAB提高了约5.1倍,比Intel MKL提高了约3.4倍.

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