阿姆斯帕什

SParSH AMG:一个混合CPU-GPU代数多重网格和预处理迭代方法的库。提出了代数多重网格方法(AMG)的CPU-GPU混合算法,以有效地利用CPU和GPU资源。特别是,混合AMG框架的重点是最低限度地利用GPU内存,性能与GPU的实现不相上下。混合AMG框架可以被调整为在明显较低的GPU内存下运行,因此,能够解决大型代数系统。将混合AMG框架作为预处理器与Krylov子空间求解器(如共轭梯度)相结合,BiCG方法提供了一个求解器堆栈来解决一大类问题。分析了混合AMG框架对不同性质和大小的矩阵阵列的性能。此外,将CPU-GPU算法的性能与仅GPU的实现进行了比较,以说明显着更低的内存需求。


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  1. Sashikumar Ganesan,Manan Shah:SParSH AMG:混合CPU-GPU代数多重网格和预处理迭代方法库(2020)阿尔十四