面向电磁场有限元分析的GCN自适应重排序方法及系统

    公开(公告)号:CN118260991A

    公开(公告)日:2024-06-28

    申请号:CN202410343688.7

    申请日:2024-03-25

    Abstract: 本发明涉及计算机处理技术领域,提供了一种面向电磁场有限元分析的GCN自适应重排序方法及系统。该方法包括,基于电磁场的相关数据,构建电磁矩阵;电磁矩阵转换成图数据结构,提取图数据结构的边特征集和顶点特征集;基于边特征集、顶点特征集和附加特征,采用双层GCN模型,在每层均聚合相邻节点的信息,得到每一层的输出特征图,预测最佳重排序算法的索引,并融合每一层的输出特征图,得到融合特征图;将融合特征图和附加特征输入第一层MLP,得到第一特征图;基于第一特征图,采用第二层MLP,得到第二特征图;基于第二特征图,采用第三层MLP,得到第三特征图;将第三特征图经过全连接层及归一化层,得到电磁矩阵的重排序结果。

    面向浅水方程的pcg申威众核优化方法及系统

    公开(公告)号:CN117707785A

    公开(公告)日:2024-03-15

    申请号:CN202311870609.X

    申请日:2023-12-28

    Abstract: 本发明提出了面向浅水方程的pcg申威众核优化方法及系统,涉及数据处理技术领域。包括读取系数矩阵和右端项,设定基本条件;在管理核心中,基于整行对系数矩阵进行数据划分,在行方向上进行均匀分块,得到分块数据;对计算核心的LDM均匀划分两个分区,将分块数据分多次传输至计算核心,两个分区并行实现传输和计算过程;将同一核组内各计算核心计算后的数据进行求和,放入共享内存区域中,由指定计算核心再次求和后比较残差,判断是否满足残差下降要求。本发明使用基于行的划分方法、两级并行、避免通信等方法加快计算速度,针对浅水方程提供了高效的对角预条件PCG在神威超级计算机上的实现方式。

Patent Agency Ranking