【摘 要】
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针对GPU集群系统,研究了AINV和SSOR-AI两类近似逆预条件的并行算法.采用多级k-路图划分方法,通过子图的内点和边界点识别方法以及稀疏矩阵的置换技术,提出了将稀疏矩阵转换为分块箭形矩阵的并行方法.基于所形成的分块箭形矩阵,结合块内稀疏矩阵近似逆串行、块间并行的策略给出了近似逆预条件的并行方法,实现了AINV和SSOR-AI并行算法,解决了AINV预条件难以并行的问题.基于CPU与GPU协同
【机 构】
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中国科学院计算机网络信息中心,北京 100190;中国科学院大学,北京 100190 中国科学院计
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针对GPU集群系统,研究了AINV和SSOR-AI两类近似逆预条件的并行算法.采用多级k-路图划分方法,通过子图的内点和边界点识别方法以及稀疏矩阵的置换技术,提出了将稀疏矩阵转换为分块箭形矩阵的并行方法.基于所形成的分块箭形矩阵,结合块内稀疏矩阵近似逆串行、块间并行的策略给出了近似逆预条件的并行方法,实现了AINV和SSOR-AI并行算法,解决了AINV预条件难以并行的问题.基于CPU与GPU协同计算、主机端页锁定内存和设备端计算与通信重叠的优化技术,实现了并行近似逆预条件与CG算法相结合的线性方程组混合并行求解器.数值实验表明,本文提出的方法对AINV和SSOR-AI两类近似逆预条件,在多GPU上获得很好的可扩展性和加速效果.
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