在GPU上解决索引数字算法的大问题：FFT和三对角系统解算器

当前图形处理单元（GPU）能够在科学应用中获得高计算性能。然而，程序员必须为这些体系结构使用合适的并行算法，并且通常必须在实现中考虑优化技术，以实现所述性能。对于直接适用于CUDA GPU共享内存的有限大小问题，有许多有效的建议，但是，很少有GPU建议能够针对超过共享内存存储容量的大问题设计高效算法。在这项工作中，我们提出了一种调优策略，用于解决一些并行前缀算法的这个问题，这些算法可以根据其每个元素索引[1]的数字的一组公共排列来表示，表示为Index-Digit（ID）算法。具体来说，我们的策略已被应用于为快速傅里叶变换（FFT）算法开发灵活的多级（MS）算法(MS-ID-英尺)和三对角系统解算器(MS-ID-TS公司)在GPU上。由此产生的实现结构紧凑，性能优于其他著名和常用的最先进的库，在以下方面的性能提高了1.47倍NVIDIA的复杂的袖口，与相比高达33.2倍NVIDIA的 海关对于实际数据三对角系统。