一种针对GPU上的油藏数值模拟的高效SpMV
油藏数值模拟和很多其他科学计算问题一样需要求解大型稀疏线性代数方程组.在求解稀疏线性代数方程组的迭代法中,稀疏矩阵向量乘法(SpMV)是影响计算效率的核心函数之一.随着计算机硬件架构异构化,科学计算从单核、多核CPU计算架构逐渐发展到多核CPU+众核加速卡(GPU卡或MIC等)的计算架构.SpMV的实现效率与稀疏矩阵的存储格式及硬件架构关系密切.本文针对油藏模拟中常见的Jacobian矩阵的稀疏模式,利用GPU核心的合并访问和并发计算等特点,结合油藏模拟线性解法器的算法要求,设计了一种BHYB矩阵存储格式及其对应的线程组并行策略.数值实验测得基于该存储格式的SpMV相对串行BCSR格式的SpMV的加速比可达19倍,比cuSPARSE库中效率最高的HYB格式的SpMV快30％到80％.此外,本文所提出的BHYB存储格式对块状矩阵在GPU上的存储以及线程组并行策略对其它GPU并行程序中内核函数的设计和优化能起到一定的借鉴作用.
稀疏矩阵向量乘法、GPU、BHYB、线程组并行策略
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中国科学院科学与工程计算国家重点实验室和国家数学与交叉科学中心资助,自然科学基金91530323;湖南省自然科学基金资助项目2016JJ2129;广东省数据科学工程技术研究中心开放课题2016KF03.
2017-01-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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