| 基于GPU的对称正定稀疏矩阵复线性方程组迭代算法 |
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| 引用本文： | 李伟伟.基于GPU的对称正定稀疏矩阵复线性方程组迭代算法[J].吉林大学学报(理学版),2016,54(2):297-302. |
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| 作者姓名： | 李伟伟 |
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| 作者单位： | 山东青年政治学院 信息工程学院, 济南 250103; 山东省高校信息安全与智能控制重点实验室, 济南 250103 |
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| 摘 要： | 提出一种基于图形处理器（GPU）的对称正定稀疏矩阵复线性方程组迭代算法. 首先, 采用基于GPU的共轭梯度法和双共轭梯度法, 实现GPU上的矩阵向量乘操作, 并充分优化相应的算法步骤； 其次, 实现基于GPU的对角元预处理、 不完全Cholesky分解和对称超松弛3种预处理方法, 提出一种基于GPU的求解三角方程组并行算法; 最后, 实验分析各种预处理方法的优劣. 实验结果表明, 该算法较CPU串行迭代算法与经典的直接法速度提升较大, 最高可达到76倍的加速比.
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| 关 键 词： | 复线性方程组 迭代法 GPU计算 |
| 收稿时间： | 2015-04-10 |
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