基于 GPU 的对称正定稀疏矩阵复线性方程组迭代算法

• 作者: 李伟伟
• 来源期刊: 吉林大学学报（理学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 复线性方程组 迭代法 GPU 计算
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 所属期刊栏目: 计算机科学
• 页码范围: 297-302
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 2865字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13413/j.cnki.jdxblxb.2016.02.26

摘要

提出一种基于图形处理器(GPU)的对称正定稀疏矩阵复线性方程组迭代算法。首先，采用基于 GPU 的共轭梯度法和双共轭梯度法，实现 GPU 上的矩阵向量乘操作，并充分优化相应的算法步骤；其次，实现基于 GPU 的对角元预处理、不完全 Cholesky 分解和对称超松弛3种预处理方法，提出一种基于 GPU 的求解三角方程组并行算法；最后，实验分析各种预处理方法的优劣。实验结果表明，该算法较 CPU 串行迭代算法与经典的直接法速度提升较大，最高可达到76倍的加速比。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李伟伟	山东青年政治学院信息工程学院	15	48	4.0	6.0