基于GPU—CUDA的共轭斜量法实现及性能对比
计算机时代2014年第4
基于GPU—CUDA的共轭斜量法实现及性能对比
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摘 要： 偏微分方程数值解法（包括有限差分法、有限元法）以及大量的数学物理方程数值解法最终都会演变成求解大型线性方程组。因此，探讨快速、稳定、精确的大型线性方程组解法一直是数值计算领域不断深入研究的课题且具有特别重要的意义。在迭代法中，共轭斜量法（又称共轭梯度法）被公认为最好的方法之一。但是，该方法最大缺点是仅适用于线性方程组系数矩阵为对称正定矩阵的情况，而且常规的CPU算法实现非常耗时。为此，通过将线性方程组系数矩阵作转换成对称矩阵后实施基于GPU-CUDA的快速共轭斜量法来解决一般性大型线性方程组的求解问题。试验结果表明：在求解效率方面，基于GPU-CUDA的共轭斜量法运行效率高，当线性方程组阶数超过3000时，其加速比将超过14；在解的精确性与求解过程的稳定性方面，与高斯列主元消去法相当。基于GPU-CUDA的快速共轭斜
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