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基于GPU的并行DILU预处理技术
文献摘要：
在科学计算和工程领域,大型稀疏线性方程组的求解非常常见,目前已经有许多迭代方法和预处理技术被用于求解这类方程.DILU预处理技术类似于ILU,是开源计算流体力学软件OpenFOAM中重要的预处理技术,但未在OpenFOAM以外的领域引起关注,目前也没有完整的GPU实现.比较了 DILU和ILU预处理技术对稳定双共轭梯度法(BiCGStab)加速的效果,以及它们在构造预处理子上的开销,结果表明,DILU在加速效果上不逊于ILU且在稳定性上优于ILU.在GPU并行实现方面,DILU可以使用分层并行和无全局同步并行两种并行策略,详细讨论了 DILU预处理技术在这两种策略下的实现方法,给出了相关的算法和参考代码,然后比较了在两种并行策略下DILU预处理技术的性能.数值实验结果表明,在实践中两种并行策略各有优劣,可以根据实际表现进行选择.另外比较了 GPU和CPU执行的DILU预处理技术,GPU在性能上具有明显优势,在线性方程组求解上存在性能瓶颈的程序可以移植到GPU平台以提升性能.
文献关键词：
GPU;CUDA;预处理;DILU;稀疏三角方程;迭代法;OpenFOAM
中图分类号：
作者姓名：
汪晋;刘江
作者机构：
中国科学院重庆绿色智能技术研究院 重庆400714;中国科学院大学计算机科学与技术学院 北京100049
文献出处：
引用格式：
[1]汪晋;刘江-.基于GPU的并行DILU预处理技术)[J].计算机科学,2022(06):108-118
A类：
DILU,BiCGStab,稀疏三角方程,三角方程
B类：
GPU,预处理技术,科学计算,工程领域,大型稀疏线性方程组,常常见,迭代方法,技术类,开源,计算流体力学软件,OpenFOAM,未在,共轭梯度法,预处理子,开销,速效,不逊于,全局同步,同步并行,实现方法,代码,数值实验,实际表现,CPU,线性方程组求解,存在性,提升性能,CUDA,迭代法
AB值：
0.262389
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