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修订版X

swMATH ID: 13440
软件作者: Naumov,M。;阿萨耶夫,M。;卡斯通圭,P。;科恩,J。;J·德茅斯。;伊顿,J。;Layton,S。;马尔科夫斯基,N。;Reguly,I。;Sakharnykh,N。;塞拉潘,V。;斯特佐德卡,R。
描述: AmgX:GPU加速代数多重网格和预处理迭代方法库。大型稀疏线性系统的求解在许多应用中都会出现,例如计算流体动力学和油藏模拟。在实际情况下,矩阵往往太大,需要大规模分布式并行计算才能在合理的时间内获得所需的解。本文讨论了AmgX库的设计和实现,该库提供了分布式代数多重网格(AMG)的嵌入式GPU加速和预处理迭代方法。AmgX库使用不同的选择器和插值策略实现了经典和基于聚合的AMG方法,以及各种平滑器和预处理器,包括块Jacobi、Gauss-Seidel和不完全LU分解。该库包含许多标准且灵活的预处理Krylov子空间迭代方法,这些方法可以与任何可用的多重网格方法或更简单的预处理程序相结合。聚合方案中的并行性利用了并行图匹配技术,而平滑器和预处理器通常依赖于并行图着色算法。AmgX库中实现的AMG算法在单个GPU上实现了(2-5倍)的加速,而在CPU上实现了竞争。如数值实验部分所示,设置和求解阶段在多个节点上都能很好地扩展,从而保持了这种性能优势。
主页: https://developer.nvidia.com/amgx
关键词: AMG公司;聚合;古典的;预条件迭代法;ILU(仪表着陆装置);图形匹配;图着色;水平调度;磁粉探伤;CUDA公司;通用分组;计算流体力学;储层模拟
相关软件: CUDA公司;炒作;PETSc公司;BoomerAMG公司;海关;稀疏矩阵;AGMG公司;github;CUBLAS公司;特里利诺斯;蟒蛇;SParC-LES公司;MLD2P4型;二级-D2P4;BootC匹配;AmgXWrapper软件;帕迪索;超泡沫;开放式泡沫;刚性销
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被53位作者引用

维克托·费多罗维奇(Viktor Fedorovich Masyagin)
2 纳波夫,阿尔特姆
2 伊凡公证人
2 伊斯坦·雷古利。
2 弗拉基米尔·费多罗维奇·蒂什金
1 Abdeselam、Abdeselam-El-Haman
1 阿卜杜拉希·哈桑(Abdullahi Hassan,Ambra)
1 阿萨耶夫,M。
1 谢尔盖·艾弗金。
1 贝塞拉·萨格雷多、朱利安·特塞罗
1 马西莫·伯纳西
1 西汉姆·布克利斯
1 瓦莱里亚·卡德利尼
1 毛罗·卡罗佐
1 帕特里斯·卡斯通圭
1 萨尔瓦多科莫
1 帕斯卡·达安布拉
1 朱利安·德茅斯
1 迪塞拉菲诺,丹妮拉
1 何塞·曼纽尔·多明格斯
1 萨尔瓦多菲利波内
1 安德烈亚·弗朗西斯科尼
1 本杰明·加尼斯
1 高佳全
1 尼古拉斯·A·盖特森尼斯。
1 F.吉奥迪。
1 何桂霞
1 卡洛·贾纳
1 库兹敏(Nikita Aleksandrovich Kuz'min)
1 西蒙·莱顿(Simon K.Layton)。
1 李瑞鹏
1 史蒂文·J·林德。
1 卡洛斯·马拉加
1 弗朗西斯科·曼杜加诺
1 马可夫斯基,N。
1 尤里克·梅耶尔·杨
1 吉汉·穆达利奇(Gihan R.Mudalige)。
1 约瑟夫·奥康纳
1 费德里科·皮斯卡利亚
1 齐、潘潘
1 本尼迪克特·罗杰斯。
1 萨哈尼赫,N。
1 斯齐亚诺·迪科尔(Schiano Di Cola)、文森佐(Vincenzo)
1 V.塞拉潘。
1 杰拉尔多·塞韦里诺
1 古普里特·辛格
1 比约恩·乔格林
1 彼得·斯坦斯比。
1 罗伯特·斯特佐德卡
1 王玉顺
1 玛丽·法内特·惠勒
1 吴克松
1 Rusln Viktorovich扎尔宁

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