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申请/专利权人:四川大学
摘要:本发明公开了一种基于GPU的求解大规模稀疏线性方程组的并行加速方法,包括以下步骤:S1、上传矩阵和向量;S2、输入相关参数和配置文件;S3、若设备没有GPU则转至S4,若设备有GPU转至S5;S4、使用AMG方法求解;S5、若设备只有一块GPU,则转至S6,若设备有多块GPU,则转至S7;S6、将矩阵数据和向量数据上传到GPU上计算;S7、矩阵各部分在不同的MPIranks之间进行通信,之后在多块GPU上进行并行计算;S8、将计算结果取回CPU端。本发明计算速度快,并且数据量越大计算的优势越明显。可以求解任意线性方程组问题,能够应用于多种现实场景中。
主权项:1.一种基于GPU的求解大规模稀疏线性方程组的并行加速方法,其特征在于,包括以下步骤:S1、通过数组形式或者mtx文件形式上传矩阵和向量;S2、输入相关参数和配置文件;S3、判断设备是否有GPU,若设备没有GPU则转至S4,若设备有GPU,将矩阵和向量转化为CSR格式,并转至S5;S4、使用常规AMG方法对线性方程组进行求解;S5、判断设备的GPU数量,若设备只有一块GPU,则转至S6,若设备有多块GPU,则转至S7;S6、将矩阵数据和向量数据上传到GPU上进行计算;S7、规定矩阵各部分在不同的MPIranks之间进行通信,之后在多块GPU上进行并行计算;S8、待S6和S7在GPU上的计算完成后,将计算结果取回CPU端。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 四川大学 一种基于GPU的求解大规模稀疏线性方程组的并行加速方法
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