一种基于GPU架构的稀疏矩阵的回代求解方法

摘要

本发明提供一种基于GPU架构的稀疏矩阵的回代求解方法，包括以下步骤：1）计算稀疏矩阵的L矩阵和U矩阵；2）分别建立L矩阵和U矩阵的合并压缩矩阵；3）建立节点依赖关系图；4）建立节点依赖关系树；5）分层回代求解。本发明根据不同GPU的型号，确定合并矩阵的维数，可以降低矩阵维数及依赖关系树的深度。根据矩阵的规模，当前层要处理的节点数量以及稠密度等信息，选择不同的kernel函数，充分利用GPU显卡的资源，更快的完成每层节点的回代求解。