基于GPU的SSOR稀疏近似逆预条件研究

摘要：

由于SSOR预条件共轭梯度算法中预条件方程求解需要前推和回代,导致算法迁移到GPU平台上并行效率不高.为此,基于诺依曼多项式分解技术,提出了一种GPU加速的SSOR稀疏近似逆预条件子(GSSORSAI).它不仅保持了原线性系统系数矩阵的稀疏和对称正定特性,而且预条件方程求解仅需一次稀疏矩阵矢量乘运算,避免了前推和回代过程.实验结果表明:在NVIDIATesla C2050 GPU上,对比使用Python在单个CPU上SSOR稀疏近似逆预条件子实现方法,GSSORSAI平均快将近100倍;应用到并行的PCG算法中,相比无预条件的CG算法,平均提高了算法的3倍的收敛速度.

关键词：SSOR预条件子、预条件共轭梯度算法、稀疏近似逆、GPU

所属期刊栏目：44

分类号：TP338.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61379017

在线出版日期：2016-05-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：140-145