报告人：邵美悦 研究员
报告题目：A mixed precision Jacobi SVD algorithm
报告时间：2022年1月21日（周五）上午10:00-12:00
报告地点：腾讯会议（会议ID：887672074）
主办单位：数学与统计学院、科学技术研究院
报告人简介：
邵美悦，复旦大学大数据学院青年研究员，主要研究领域为数值线性代数、高性能计算、量子力学计算。2014年毕业于瑞士洛桑联邦理工学院，获得计算数学博士学位。2014年至2019年在美国劳伦斯伯克利国家实验室从事研究工作，先后担任博士后研究员和项目科学家。2019年5月进入复旦大学大数据学院工作。
报告摘要：
We propose a mixed precision Jacobi algorithm for computing the singularvalue decomposition (SVD) of a dense matrix. After appropriate preconditioning,the proposed algorithm computes the SVD in a lower precision as an initialguess, and then performs one-sided Jacobi rotations in the working precision asiterative refinement. By carefullytransforming a lower precision solution to a higher precision one, ouralgorithm achieves about 2x speedup on the x86 architecture compared to theusual one-sided Jacobi SVD algorithm in LAPACK, without sacrificing theaccuracy.
邀请人：贾志刚教授