基于分块存储格式的稀疏线性系统求解优化

• 作者: 吴飞 李洪芹 汪茹 田瑾 程凯
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: GPU加速 共轭梯度 稳定双共轭梯度 重排序 HMEC存储格式 稀疏矩阵与向量乘
• 年，卷（期）: 2019,（11）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 3352-3356
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.04.0284

摘要

针对基于GPU求解大规模稀疏线性方程组进行了研究,提出一种稀疏矩阵的分块存储格式HMEC(hybrid multiple ELL and CSR).通过重排序优化系数矩阵的存储结构,将系数矩阵以一定的比例分块存储,采用ELL与CSR存储格式相结合的方式以适应不同的分块特征,分别使用适用于不对称矩阵的不完全LU分解预处理BiCGStab法和对称正定矩阵的不完全Cholesky分解预处理共轭梯度法求解大规模稀疏线性系统.实验表明,应用HMEC格式存储稀疏矩阵并以调用GPU kernel的方式实现前述两种方法,与其他存储格式的实现方式作比较,最优可分别获得31.89％和17.50％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	吴飞	上海工程技术大学电子电气工程学院	53	159	7.0	10.0
2	李洪芹	上海工程技术大学电子电气工程学院	21	14	2.0	3.0
3	田瑾	上海工程技术大学电子电气工程学院	8	22	3.0	4.0
4	程凯	上海工程技术大学电子电气工程学院	3	6	1.0	2.0
5	汪茹	上海工程技术大学电子电气工程学院	2	1	1.0	1.0