近期,我院計算機科學與技術(shù)專業(yè)2017級本科生蘆正陽為第一作者完成的學術(shù)論文“Efficient Block Algorithms for Parallel Sparse Triangular Solve”被ICPP 2020:49th International Conference on Parallel Processing(CCF B類會議)錄用,2019級研究生牛宇瑤為第二作者,劉偉峰教授為通訊作者。ICPP并行處理國際會議是并行處理領(lǐng)域歷史最悠久的國際會議之一,本屆會議共收到投稿論文269篇,共收錄論文78篇,錄用率為28.99%。會議評審專家對文章給出了“high quality writing”、“nice and illustrative visualization”、“high performance gain compared with state of the art libraries”等積極評價。
這是目前我院在校本科生發(fā)表的最高級別學術(shù)論文,也是去年學院開始實施的“本科生科研訓練計劃”實踐中獲得的重要成果。
稀疏三角解(SpTRSV)是稀疏直接法和迭代法解法器等許多數(shù)值線性代數(shù)操作的重要組成部分。文中實現(xiàn)了三種分塊算法:列分塊、行分塊和遞歸分塊。通過理論分析,發(fā)現(xiàn)遞歸分塊算法在列分塊和行分塊方法之間實現(xiàn)了很好的權(quán)衡,從而進一步改善了遞歸分塊方法并使用了一種新的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)去存儲其每一塊的數(shù)據(jù),之后根據(jù)塊中的稀疏結(jié)構(gòu)的不同選擇不同的內(nèi)核進行計算以達到更好的性能。在Pascal和Turing架構(gòu)GPU上的測試表明,論文提出的并行遞歸塊算法相比現(xiàn)有最優(yōu)的Level-set方法和Sync-free方法快高達兩個數(shù)量級。
蘆正陽同學在2019-2020學年寒假期間參與學院組織的第一批“本科生科研訓練計劃”,申請并獲批了“稀疏矩陣三角解的分塊算法優(yōu)化研究”科研題目。在科研訓練期間,他通過自身對科研工作的熱情,以及導(dǎo)師及組內(nèi)碩士研究生的指導(dǎo)和幫助,一步步完成了科研訓練計劃既定的任務(wù),并根據(jù)指導(dǎo)教師的建議擬定了發(fā)表論文的目標,在論文寫作和修改階段,整個團隊各司其職,努力合作,成功在截稿日期前完成了論文投稿并順利錄用。