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摘要
【目的】LDLT分解是求解很多稀疏对称线性系统的有效工具之一,尤其是对于迭代法难以收敛的问题。然而在GPU上实现LDLT分解存在困难,因为分解过程中存在数据依赖和不规则的数据访问。【方法】本文设计并实现了一个基于GPU的稀疏对称矩阵的LDLT分解,它采用Cholesky的符号分解和右视分解算法、稀疏矩阵依赖图的层次划分,以及CUDA的动态并行核调度技术,算法的所有三层循环都并行化,从而获得更高的并行度。【结果】实验结果表明,针对稀疏对称矩阵的一个典型的测试集,在GPU上实现的LDLT分解相对于UMFPACK最高加速46.2倍。【结论】LDLT分解CUDA实现策略可为高性能GPU异构平台上开展稀疏矩阵的高性能数值算法研究与实现提供借鉴。
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