大规模稀疏矩阵并行计算内容摘要：
• Jacobi方法不具有低通滤波性，因此推荐使用 dampJacobi和 PCG方法作为迭代子，其中 dampJacobi方法的权值一般取为 2/3。 • 在最粗网格上的计算推荐使用直接解法。 • 通常对于二阶椭圆边值问题，几何多重网格法具有更好的计算效率以及收敛速度。 11/23/2020 大规模稀疏矩阵并行计算 11 代数多重网格法方法选择 • 一般遵循两个原则： o 对于某个顶点，其邻接顶点要么属于粗网格顶点，要么至少连接到一个粗网格顶点。 o 粗网格顶点集应是任意两个粗网格节点不相邻的极大独立集。 • 有时很难同时满足两个条件，优先满足第一个条件时尽量满足第二个条件。 11/23/2020 大规模稀疏矩阵并行计算 12 代数多重网格法方法选择 11/23/2020 大规模稀疏矩阵并行计算 13 代数 多重网格法的局限性 • 任意几何网格不适用于所有问题。 • 需要高质量的网格划分。 • 不便于编写通用的程序。 • 重点要解决的问题：网格粗化（对应于粗水平方程组）。 • 常用的网格粗化方法复杂： RS， RS2， RS3， Falgout，HIPS， CLJP。 11/23/2020 大规模稀疏矩阵并行计算 14 大规模稀疏矩阵 GPU计算程序 优化 设计 探索 • 内核执行的优化 o 在大循环中具有大量入口参数的内核，其不变的参数在循环开始前放入常量内存。 避免多余的内存操作 o 合理的网格布局。 o 有时将一个大 grid拆分成多个阶段小的 gr。阅读剩余 0%
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