基于分块存储格式的稀疏线性系统求解优化
Optimization of solving sparse linear system based on blocked storage format
上海工程技术大学 电子电气工程学院, 上海 201620
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。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61272097)
上海市自然科学基金资助项目(15ZR1418900)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.04.0284
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2019年第36卷 第11期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 3352-3356
文章编号: 1001-3695(2019)11-034-3352-05
发布历史
[2019-11-05] 印刷出版
引用本文
程凯, 田瑾, 吴飞, 等. 基于分块存储格式的稀疏线性系统求解优化 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (11): 3352-3356. (Cheng Kai, Tian Jin, Wu Fei, et al. Optimization of solving sparse linear system based on blocked storage format [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (11): 3352-3356. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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