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PARILUT-A NEW PARALLEL THRESHOLD ILU FACTORIZATION

机译:parilut-newpartal阈值ILU分解

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摘要

We propose a parallel algorithm for computing a threshold incomplete LU (ILU) factorization. The main idea is to interleave a parallel fixed-point iteration that approximates an incomplete factorization for a given sparsity pattern with a procedure that adjusts the pattern. We describe and test a strategy for identifying nonzeros to be added and nonzeros to be removed from the sparsity pattern. The resulting pattern may be different and more effective than that of existing threshold ILU algorithms. Also in contrast to other parallel threshold ILU algorithms, much of the new algorithm has fine-grained parallelism.
机译:我们提出了一种并行算法来计算阈值不完全LU(ILU)分解。 主要思想是对一个平行的定点迭代来交互,其用调整模式的过程近似于给定的稀疏模式的不完全分解。 我们描述并测试并测试要识别添加的策略,并从稀疏模式中删除非安利斯。 得到的模式可以是不同且比现有阈值ILU算法的模式不同的。 同样与其他并行阈值ILU算法相反,大部分新算法具有细粒度的并行性。

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