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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利基于异构平台的高性能Linpack基准测试程序优化方法和设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115827251B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211725671.5，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权基于异构平台的高性能Linpack基准测试程序优化方法和设备是由陆璐;周彬彬;冼允廷设计研发完成，并于2022-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于异构平台的高性能Linpack基准测试程序优化方法和设备在说明书摘要公布了：本发明面向高性能计算领域，为基于异构平台的高性能Linpack基准测试程序优化方法和设备。该方法包括：根据配置文件初始化HPL的运行参数，使用随机数生成算法生成设定规模的矩阵；以OpenMP多线程并行化的方式在CPU上执行面板分解过程；使用基于GPU‑Aware的Ring广播算法将分解完成的面板数据以及矩阵行交换信息广播至位于同一行的其余列进程；调用自定义内核对存放在显存中的矩阵完成行交换操作；GPU使用接收到的面板矩阵数据更新剩余的矩阵数据，更新上三角矩阵和尾随矩阵；调用定时函数计算矩阵完成分解的总时间，同时对结果进行验算。本发明可以充分发挥了CPU端的多核性能，保证CPU以及GPU在程序运行过程中都处于满载的状态，减少CPU和GPU的空闲时间，加快计算效率。

本发明授权基于异构平台的高性能Linpack基准测试程序优化方法和设备在权利要求书中公布了：1.基于异构平台的高性能Linpack基准测试程序优化方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、根据配置文件初始化HPL的运行参数，使用随机数生成算法生成设定规模的矩阵，矩阵所占用的内存空间完全覆盖参与计算的GPU显存大小； S2、以OpenMP多线程并行化的方式在CPU上执行面板分解过程，使CPU所有核心的使用率达到100%； S3、使用基于GPU-Aware的Ring广播算法将分解完成的面板数据以及矩阵行交换信息广播至位于同一行的其余列进程； S4、GPU接收到矩阵的行交换信息后，调用自定义内核对存放在显存中的矩阵完成行交换操作； 所述步骤S4，包括：当GPU收到广播的行交换信息，将行数据存入可编程高速缓存LDS中，当矩阵的一行数据全部读入LDS后，对所有GPU线程进行同步，将相邻存储空间的数据写入GPU的显存里，完成行交换操作； S5、在GPU里完成行交换操作后，GPU使用接收到的面板矩阵数据更新剩余的矩阵数据，调用DTRSM函数更新上三角矩阵和GEMM函数更新尾随矩阵； S6、递归执行步骤S2至S5，直至整个矩阵分解完成，调用定时函数计算矩阵完成分解的总时间，同时对结果进行验算，得到异构平台的浮点运算性能。

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