Krylov subspace iterative lösare är ofta metoden att välja när man löser stora glesa linjära system. Samtidigt fortsätter hårdvaruacceleratorer som grafikprocessorer att erbjuda betydande prestandavinster för matris- och vektorberäkningar genom lättanvända bibliotek av beräkningskärnor. Eftersom dessa bibliotek vanligtvis består av en väl optimerad men begränsad uppsättning linjära algebra-operationer misslyckas applikationer som använder dem ofta med att minska vissa datakommunikationer och kan därför inte utnyttja acceleratorns fulla potential. I detta dokument inriktar vi oss på accelerationen av Krylovs subrymdsrepeterande metoder för grafikbearbetningsenheter, och i synnerhet Biconjugate Gradient Stabilized lösare som avsevärt kan förbättras genom att omformulera metoden för att minska datakommunikationen genom applikationsspecifika kärnor istället för att använda de generiska BLAS-kärnorna, t.ex. som tillhandahålls av NVIDIA:s cuBLAS-bibliotek, och genom att utforma en grafikprocessorspecifik produktkärna för sparse-matrisvektorn som kan använda grafikprocessorns datorkraft mer effektivt. Dessutom härleder vi en modell som uppskattar prestandaförbättringen, och använder experimentella data för att validera de förväntade driftsbesparingarna. Med tanke på att det härledda genomförandet uppnår betydligt högre prestanda, hävdar vi att liknande optimeringar som adresserar algoritmstruktur, såväl som sparse matris-vektor, är avgörande för den efterföljande utvecklingen av högpresterande grafik bearbetningsenheter accelererade Krylov subrymd iterativa metoder.
I REF överfördes denna idé till BiCGSTAB-algoritmen och kombinerades med accelerationen av den glesa matrisvektorprodukten.
Acceleration of GPU-based Krylov solvers via data transfer reduction
{'venue': None, 'journal': 'The International Journal of High Performance Computing Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}