基于GPU的混合精度平方根共轭梯度算法

• 作者: 李熙铭 欧阳丹彤 白洪涛
• 来源期刊: 仪器仪表学报
• 学科: 工学
• 关键词: 线性方程组 平方根共轭梯度算法 内外迭代子 混合精度 图形处理器
• 年，卷（期）: 2012,（1）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 97-104
• 分类号: TP311.1
• 字数: 4219字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0254-3087.2012.01.015

摘要

针对当前基于GPU的数值算法具有双精度数据性能低下的缺陷.提出了一种适于GPU统一计算架构Fermi-CUDA的混合精度平方根共轭梯度算法用以求解稀疏线性方程组.该算法采用单精度内迭代与双精度外迭代结合的方法,以充分利用GPU体系结构下单精度高性能和双精度高精度的优点.整个算法的计算部分完全在GPU端进行,减少了CPU和GPU之间的数据通信.实现了基于GPU的平方根共轭梯度法、Jacobi迭代法和Gauss-Seidel迭代法,分析它们作为内迭代算子对算法收敛性的影响.实验表明,该算法获得了与全双精度数据处理等同的计算精度,比GPU全双精度在浮点性能上提升近一倍,相对于CPU全双精度串行算法,最大加速比达到70以上.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	欧阳丹彤	吉林大学计算机科学与技术学院	108	781	15.0	23.0
5	白洪涛	吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室	35	222	7.0	14.0
14	李熙铭	吉林大学计算机科学与技术学院	5	54	3.0	5.0