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基于GPU的稀疏线性系统的预条件共轭梯度法
被引量：
11
1
作者
张健飞
沈德飞
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2013年第3期825-829,共5页
研究了基于GPU的稀疏线性方程组的预条件共轭梯度法加速求解问题,并基于统一计算设备架构(CUDA)平台编制了程序,在NVIDIAGT430 GPU平台上进行了程序性能测试和分析。稀疏矩阵采用压缩稀疏行(CSR)格式压缩存储,针对预条件共轭梯度法的算...
研究了基于GPU的稀疏线性方程组的预条件共轭梯度法加速求解问题,并基于统一计算设备架构(CUDA)平台编制了程序,在NVIDIAGT430 GPU平台上进行了程序性能测试和分析。稀疏矩阵采用压缩稀疏行(CSR)格式压缩存储,针对预条件共轭梯度法的算法特性,研究了基于GPU的稀疏矩阵与向量相乘的性能优化、数据从CPU端传到GPU端的加速传输措施。将编制的稀疏矩阵与向量相乘的kernel函数和CUSPARSE函数库中的cusparseDcsrmv函数性能进行了对比,最优得到了2.1倍的加速效果。对于整个预条件共轭梯度法,通过自编kernel函数来实现的算法较之采用CUBLAS库和CUSPARSE库实现的算法稍具优势,与CPU端的预条件共轭梯度法相比,最优可以得到7.4倍的加速效果。
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关键词
图形处理器
稀疏
线性方程组
预条件共轭梯度法
压缩稀疏行
统一计算设备架构
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职称材料
题名
基于GPU的稀疏线性系统的预条件共轭梯度法
被引量：
11
1
作者
张健飞
沈德飞
机构
河海大学力学与材料学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2013年第3期825-829,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(51109072)
文摘
研究了基于GPU的稀疏线性方程组的预条件共轭梯度法加速求解问题,并基于统一计算设备架构(CUDA)平台编制了程序,在NVIDIAGT430 GPU平台上进行了程序性能测试和分析。稀疏矩阵采用压缩稀疏行(CSR)格式压缩存储,针对预条件共轭梯度法的算法特性,研究了基于GPU的稀疏矩阵与向量相乘的性能优化、数据从CPU端传到GPU端的加速传输措施。将编制的稀疏矩阵与向量相乘的kernel函数和CUSPARSE函数库中的cusparseDcsrmv函数性能进行了对比,最优得到了2.1倍的加速效果。对于整个预条件共轭梯度法,通过自编kernel函数来实现的算法较之采用CUBLAS库和CUSPARSE库实现的算法稍具优势,与CPU端的预条件共轭梯度法相比,最优可以得到7.4倍的加速效果。
关键词
图形处理器
稀疏
线性方程组
预条件共轭梯度法
压缩稀疏行
统一计算设备架构
Keywords
Graphic Processing Unit （GPU）
sparse linear equations
preconditioned conjugate gradient method
Compressed Sparse Row （CSR）
Compute Unified Device Architecture （CUDA）
分类号
TP312 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于GPU的稀疏线性系统的预条件共轭梯度法
张健飞
沈德飞
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2013
11
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