大规模稀疏线性方程组的GMRES-GPU快速求解算法

• 作者: 吴恩华 尹康学 柳有权
• 来源期刊: 计算机辅助设计与图形学学报
• 学科: 工学
• 关键词: CUDA GPGPU 重开始广义极小残量法 稀疏矩阵矢量乘法
• 年，卷（期）: 2011,（4）
• 所属期刊栏目: 图形算法与技术
• 页码范围: 553-560
• 分类号: TP391
• 字数: 5268字
• 语种: 中文

摘要

重开始广义极小残量法(GMRES)是求解大规模线性方程组的常用算法之一,具有收敛速度快、稳定性好等优点.文中基于CUDA将GMRES算法在GPU上进行并行算法实现,尤其针对稀疏矩阵矢量乘法运算,通过合并访问和共享内存策略相结合的手段使得算法效率大幅度提升.对于大规模数据集,在GeForce GTX 260上的运行结果相对于Intel Core 2 Quad CPU Q9400@2.66GHz得到了平均40余倍的加速效果,相对于Intel Core i7 CPU 920@2.67 GHz也可得到平均20余倍的加速效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴恩华	中国科学院软件研究所计算机科学国家重点实验室	114	2335	25.0	44.0
5	柳有权	长安大学信息工程学院	27	96	6.0	9.0
9	尹康学	长安大学信息工程学院	1	21	1.0	1.0