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Efficient sparse matrix factorization for circuit simulation on vector supercomputers

机译:向量超级计算机上电路仿真的有效稀疏矩阵分解

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摘要

An efficient approach to sparse matrix factorization on vector supercomputers is described. The approach is suitable for application domains like circuit simulation that require the repeated direct solution of sparse linear systems of equations with identical zero-nonzero structures. An overlap-scatter data structure is used to represent the sparse matrix, enabling the use of multiple operand access modes to achieve higher performance than earlier proposed approaches. The superior performance of the new solver is demonstrated using a number of matrices derived from circuit simulation runs.
机译:描述了一种在向量超级计算机上进行稀疏矩阵分解的有效方法。该方法适用于诸如电路仿真之类的应用领域,这些领域需要对具有相同零-非零结构的方程式的稀疏线性系统进行重复的直接解。重叠散射数据结构用于表示稀疏矩阵,与以前提出的方法相比,能够使用多种操作数访问模式来实现更高的性能。使用从电路仿真运行中得出的许多矩阵,可以证明新求解器的优越性能。

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