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基于GPU的高性能稀疏矩阵向量乘及CG求解器优化

文献类型:期刊论文

作者王迎瑞; 任江勇; 田荣
刊名计算机科学
出版日期2013
卷号40.0期号:003页码:46
关键词带状稀疏矩阵向量乘 bDIA 广义有限元 GPU CG求解器优化
ISSN号1002-137X
英文摘要以有限元/有限差分等为代表的一类数值方法,其总体矩阵常常具有"带状"、稀疏的特点。针对"带状"稀疏矩阵,提出和实现了一种高效的矩阵向量乘存储格式和算法"bDIA"。基于nVidia的GTX280系列GPU对其进行了测试,结果显示:与CUSP支持的5种常见稀疏矩阵存储格式和算法相比较,所提出的bDIA格式以及相应的spMV算法的单双精度浮点效率均可以提高1倍以上,并突破了该系列GPU在spMV计算时4%的单精度浮点效率上限和22.2%的双精度浮点效率上限;应用于共轭梯度(CG)与稳定双共轭梯度(BiCGStab)求解器,相对于DIA格式均有1.5倍左右的加速。
语种英语
源URL[http://119.78.100.204/handle/2XEOYT63/33606]  
专题中国科学院计算技术研究所期刊论文_中文
作者单位中国科学院计算技术研究所
推荐引用方式
GB/T 7714
王迎瑞,任江勇,田荣. 基于GPU的高性能稀疏矩阵向量乘及CG求解器优化[J]. 计算机科学,2013,40.0(003):46.
APA 王迎瑞,任江勇,&田荣.(2013).基于GPU的高性能稀疏矩阵向量乘及CG求解器优化.计算机科学,40.0(003),46.
MLA 王迎瑞,et al."基于GPU的高性能稀疏矩阵向量乘及CG求解器优化".计算机科学 40.0.003(2013):46.

入库方式: OAI收割

来源:计算技术研究所

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