GPU 上 Hines 矩阵的高效树求解器
定量方法
2018-11-07 v2 神经与进化计算
摘要
人脑由大量相互连接的神经元组成，通过电脉冲交换进行通信。模拟在更好地理解大脑电活动中发挥重要作用，并提供了一种将实测数据与模拟数据比较的途径，从而更好地解释实验数据。此类模拟的一个关键组件是用于计算神经元间信号传播的 Hines 矩阵的高效求解器。为实现高性能模拟，拥有高效的求解器算法至关重要。在本报告中，我们解释了一种用于这些矩阵的新型并行 GPU 求解器，其提供细粒度并行化并允许在模拟设置期间进行工作负载均衡。
引用
@article{arxiv.1810.12742,
title = {Efficient Tree Solver for Hines Matrices on the GPU},
author = {Felix Huber},
journal= {arXiv preprint arXiv:1810.12742},
year = {2018}
}