近日，计算机科学与工程学院（网络空间安全学院）“网络与分布式系统”实验室的研究成果在计算机体系结构CCF A类会议PPoPP与A类期刊TPDS上录用。电子科技大学均为两篇论文的第一单位与通讯单位。
以2023级博士生王瀚生为第一作者的“Improving Tridiagonalization Performance on GPU Architectures”（作者：王瀚生、段哲凯、赵子天、伍思琦、郑塞琦、李乔、姜徐、张少帅【通讯作者】）论文被PPoPP 2025录用。
矩阵的三对角化是矩阵特征值分解的重要步骤，通常占据特征值分解90%以上的计算时间。然而，在GPU架构上，尤其是英伟达最新的H100 GPU上，英伟达官方cuSOLVER库的特征值分解仅能达到H100峰值性能的3%；由图灵奖得主Jack Dongarra主导研发的MAGMA库中的特征值分解算法同样只能利用H100峰值性能的4%。
本论文深入分析了矩阵的三对角化的性能，指出了其中的性能瓶颈在于其中的矩阵秩2k更新与CPU侧的Bulge Chasing。对于传统算法中的矩阵秩2k更新，其性能仅能达到H100峰值性能的30%，因此本论文区别于传统算法中的单分块方式，首次提出了双分块算法，使得矩阵秩2k更新的效率可以达到硬件峰值性能的70%以上。
而对于Bulge Chasing这一瓶颈问题，之前由图灵奖得主Jack Dongarra于2018发表的论文认为Bulge Chasing的计算很难由GPU进行加速。本论文充分挖掘了Bulge Chasing中的块内与块间并行性，并高效实现了底层的CUDA算子，最大达到最优算法的12.5倍的性能提升，进而否定了此前关于Bulge Chasing难以被GPU加速的论证。最终本轮文相对于英伟达官方cuSOVLER库与MAGMA库在三对角化上最大达到了10.1倍的性能提升，并在整体的特征值分解上达到了6.1倍的性能提升。
ACM SIGPLAN Symposium on Principles and Practice of Parallel Programming，即PPoPP，是由ACM主办的并行计算国际会议，为计算机体系结构领域CCF A类会议，2025年PPoPP仅收录38篇论文，本论文为近五年西南地区发表的唯一一篇PPoPP论文。本次会议将于2025年3月1日至5日在美国拉斯维加斯举办，网络与分布式系统实验室成员将参会并宣讲论文。
以2022级硕士生冷玉含为第一作者的“High Performance Householder QR Factorization On Emerging GPU Architectures Using Tensor Cores”（作者：冷玉含、邹高远、王瀚生、Panruo Wu、张少帅【通讯作者】）论文被TPDS录用。
Tensor Cores是英伟达为其GPU设计的一种专用硬件加速单元，设计目标是加速深度学习和高性能计算中的矩阵运算。自其问世以来，深度学习等领域的计算速度得到了飞速提升。与此同时，也有不少研究者将Tensor Cores应用扩展至科学计算领域，利用其对矩阵乘法的加速效果来实现计算的整体性能提升。作为科学计算中重要且常见的矩阵分解，在优化方面往往也需要先对矩阵进行分块分解，再利用GPU强大的并行计算能力加速其中涉及的乘法部分。
本论文在将Tensor Cores扩展至矩阵分解的基础上，深入硬件底层特性，考虑矩阵的不同精度（FP16、FP32、FP64）表示提出针对性的Householder QR分解优化方法，尤其考虑对于高瘦矩阵，进行内部二次分块计算，优化实际分解矩阵形状，提高计算访存比，从而突破高瘦矩阵的计算效率瓶颈。除此之外，本论文在保持高性能矩阵分解的同时，显著减缓了QR分解中正交性损失的问题。与英伟达官方cuSOLVER库相比，本论文的算法实现在英伟达 A100和RTX GeForce 3090 GPU上能获取最高8.67倍的加速比。
《IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems》（TPDS）是由IEEE主办的并行与分布式计算领域顶级期刊，为中国科学院/JCR一区与CCF A类期刊。该期刊主要收录并行与分布式计算领域的并行计算系统、边缘计算系统、通信系统和高性能计算领域论文。
