针对HPCG基准测试的两层分块多色并行优化方法

摘要

本公开的实施例提供了一种针对高性能共轭梯度基准测试(HPCG基准测试)的高效两层分块多色并行优化方法。所述方法包括，首先对稀疏矩阵进行层划分，得到多个层；再对具体所述层的矩阵数据分别进行分块多色处理，得到着色计算块；将每个所述层的颜色相同的所述着色计算块分别进行分组，得到多个并行组；按各层各着色的顺序，在多线程处理器上并行执行所述并行组。以此方式，不仅可以在强数据依赖的高斯赛德尔算法中挖掘足够的并行度以充分利用硬件特性发挥性能，同时较已有的分块多色并行算法大大提高了收敛速率，同时此求解顺序使得向量数据以及矩阵数据可以在连续层之间进行进一步复用，从而进一步大幅提升性能。