代数多重网格在GPU上的优化研究

摘要

近年来，随着GPU更多地用于科学计算，在高性能计算领域起着越来越重要的作用。NVIDIA第三代Fermi架构的开发，大大提升了GPU的双精度浮点运算能力。代数多重网格(AMG)作为高性能计算领域中的重要迭代算法，利用GPU的高浮点计算能力对其优化是很有必要的。本文基于求解稀疏代数方程组对AMG算法进行GPU优化，AMG-GPU的性能提升为原始AMG的2倍。但在1e-6的精度要求下，由于迭代次数的减少AMG-GPU的性能仅提升约6%。我们对AMG-GPU进行了详细剖析，得出AMG各层操作算子规模的动态变化是影响AMG性能提升的关键因素。