一种基于图形处理器加速的批量LU分解算法

摘要

潮流计算是电力系统计算的基础,其核心是LU分解计算,因此电力系统潮流计算加速的关键在于LU分解加速。当前,基于中央处理器(CPU)的并行算法已经成熟,性能提升空间有限。图形处理器(GPU)作为协处理器,在科学计算方面具有强大的优越性,被广泛应用到电力系统潮流计算中。文中首先分析了GPU结构和并行运行架构,然后介绍了LU分解原理,并选择了合适的矩阵排序算法和稀疏矩阵存储模型,借助统一计算设备架构(CUDA)编程模型实现了基于GPU的单个LU分解和批量LU分解并行加速,最后在仿真设备上测试了5个不同的案例,对比分析其并行算法的加速效果。仿真测试结果表明,基于GPU的批量稀疏LU分解并行算法,平均可以获得25～50倍的加速效果。