国家教育部博士点基金(60911062)
- 作品数：2 被引量：13H指数：2
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- 基于GPU的稀疏矩阵Cholesky分解被引量：10
- 2014年
- 稀疏矩阵Cholesky分解是求解大规模稀疏线性方程组的核心算法,也是求解过程中最耗时的部分.近年来,一系列并行算法通过图形处理器（GPU）获得了显著的加速比,然而,由于访存的不规则性以及任务间的大量数据依赖关系,稀疏矩阵Cholesky分解算法在GPU上的计算效率很低.文中实现了一种新的基于GPU的稀疏矩阵Cholesky分解算法.在数据组织方面,改进了稀疏矩阵超节点数据结构,通过超节点合并和分块控制计算粒度;在计算调度方面,将稀疏矩阵Cholesky分解过程映射为一系列的数据块任务,并设计了相应的任务生成与调度算法,在满足数据依赖性的前提下提高任务的并行性.实验结果表明,该算法能够显著提高稀疏矩阵Cholesky分解算法在GPU上的实现效率,在单个GPU上获得了相对4核CPU平台2.69～3.88倍的加速比.
- 邹丹窦勇郭松
- 关键词：CHOLESKY分解GPU
- 海洋环流数值模式POP的GPU并行优化被引量：3
- 2012年
- POP是一种全球海洋环流模式,广泛应用于海洋研究和气候预测。但是,随着模式分辨率的提高,POP对计算能力的需求呈几何级数增长,从而限制了POP模式的发展。本文在分析POP原理和特征的基础上,采用CUDA Fortran编程模型将POP模式移植到GPU平台上,并采用了网格块间并行和网格块内并行相结合的多层次并行实现全局存储器合并访问,减少局部存储器的使用,利用寄存器提高数据重用度和增大GPU端代码以减少CPU与GPU间的通信等优化策略。实验结果表明,与运行在Intel Xeon X56756核处理器上的串行程序和6进程并行程序相比,GPUPOP可以分别获得8.47倍和1.5倍的加速效果。
- 郭松窦勇雷元武
- 关键词：CUDAGPUCUDAFORTRAN
