[发明专利]一种大量同构稀疏上三角方程组的GPU加速回代方法在审
| 申请号： | 201710478830.9 | 申请日： | 2017-06-22 |
| 公开（公告）号： | CN107368368A | 公开（公告）日： | 2017-11-21 |
| 发明（设计）人： | 周赣;何朝伟;李琦;张亮;孙立成;姚瑶;冯燕钧 | 申请（专利权）人： | 东南大学 |
| 主分类号： | G06F9/50 | 分类号： | G06F9/50;G06F9/54;G06F17/12;G06F17/16 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙)32204 | 代理人： | 张婧 |
| 地址： | 210018 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种大量同构稀疏上三角方程组的GPU加速回代方法，所述方法包括如下步骤根据线性方程组系数矩阵的LU符号分解结果，即上三角变换矩阵U1的稀疏结构，对矩阵U1各行进行并行化分层，U1～UN具有相同的稀疏结构和并行化分层结果；CPU将LU回代运算所需数据传输给GPU；任务分配和设备内存优化将对矩阵U1～UN的回代运算任务分配到GPU上的大量线程中执行，并根据合并访问原则优化内存使用；GPU中按层次递增的顺序启动分层LU回代运算内核函数Batch_LUbackward。本发明提高了电力潮流线性方程组的LU回代运算效率，解决了电力系统运行分析中潮流计算耗时大的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 大量 同构 稀疏 三角 方程组 gpu 加速 方法 | ||
【主权项】：
一种大量同构稀疏上三角方程组的GPU加速回代方法，其特征在于：所述方法包括如下步骤：(1)根据线性方程组系数矩阵的LU符号分解结果，即上三角变换矩阵U1的稀疏结构，对矩阵U1各行进行并行化分层，U1～UN具有相同的稀疏结构和并行化分层结果；(2)CPU将LU回代运算所需数据传输给GPU；(3)任务分配和设备内存优化：将对矩阵U1～UN的回代运算任务分配到GPU上的大量线程中执行，并根据合并访问原则优化内存使用；(4)GPU中按层次递增的顺序启动分层LU回代运算内核函数Batch_LUbackward。
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