【摘 要】
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针对基于GPU求解大规模稀疏线性方程组的问题,提出一种稀疏矩阵的存储格式HEC,并应用该格式在统一计算设备架构（CUDA）平台上实现不完全LU分解的预条件共轭梯度（ILUCG）法。该存储
【基金项目】
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上海市自然科学基金（15ZR1418900）
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针对基于GPU求解大规模稀疏线性方程组的问题,提出一种稀疏矩阵的存储格式HEC,并应用该格式在统一计算设备架构（CUDA）平台上实现不完全LU分解的预条件共轭梯度（ILUCG）法。该存储格式由ELL与CSR格式混合而成,将其以调用GPU kernel的方式实现ILUCG法并应用于大型稀疏线性系统的求解中,可提高稀疏矩阵的存储效率,减少稀疏矩阵与向量乘（SpMV）的运算时间。实验结果表明,与目前广泛使用的基于CSR和HYB存储格式并调用CUSPARSE库函数的实现方式相比,该实现方式最优可得10.4%的加速
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