一种稀疏矩阵LU分解行更新的异构并行计算方法

摘要

本发明涉及一种稀疏矩阵LU分解行更新的异构并行计算方法。本发明在superlu算法的基础上，结合太湖之光的主从异构特点，使superlu求解器在矩阵分解阶段，对行更新的过程中，将大规模计算任务转移至从核，利用从核组高效的计算和数据通信能力，提高超大规模稀疏矩阵的求解计算能力，进一步求解的整体性能。本发明按矩阵的数据进行任务划分的方式，对矩阵数据块按行进行划分，首先为每个从核开辟一个矩阵空间，每个从核负责几个矩阵行的求解，在求下三角单位矩阵类型的线性方程组的过程中，各行数据相互独立，避免求解空间发生冲突和依赖，顺利实现对方程组的求解。