GPU加速不完全Cholesky分解预条件共轭梯度法

来源 :计算机研究与发展 | 被引量 : 0次 | 上传用户：tmd632

【摘要】

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不完全 Cholesky 分解预条件共轭梯度（incomplete Cholesky factorization preconditioned conjugate gradient ，ICCG）法是求解大规模稀疏对称正定线性方程组的有效方法。然而IC

【作者】

：

陈尧赵永华赵慰赵莲

【机构】

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中国科学院计算机网络信息中心,中国科学院大学

【出处】

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计算机研究与发展

【发表日期】

：

2015年4期

【关键词】

：

不完全Cholesky分解预条件共轭梯度法重排序图形处理器 incomplete Cholesky factorization preeondition

【基金项目】

：

国家自然科学基金项目(60873113),国家自然科学基金重大研究计划项目(91430214),国家“九七三”重点基础研究发展计划基金项目(2011CB309702),国家“八六三”高技术研究发展计划基金项目(2012AA01A309),数学工程与先进计算国家重点实验室开放基金项目(2014A03)

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不完全 Cholesky 分解预条件共轭梯度（incomplete Cholesky factorization preconditioned conjugate gradient ，ICCG）法是求解大规模稀疏对称正定线性方程组的有效方法。然而ICCG法要求在每次迭代中求解2个稀疏三角方程组，稀疏三角方程组求解固有的串行性成为了ICCG法在GPU上并行求解的瓶颈。针对稀疏三角方程组求解，给出了一种利用GPU 加速的有效方法。为了增加稀疏三角方程组求解在GPU上的多线程并行性，提出了对不完全Cholesk

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