A Sparse Symmetric Indefinite Direct Solver for GPU Architectures
A Sparse Symmetric Indefinite Direct Solver for GPU Architectures
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GPU 架构的稀疏对称不定直接求解器
DOI：
10.1145/2756548
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发表时间：
2016
影响因子：
2.7
通讯作者：
Hogg J
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Hogg J
近年来，人们对图形处理单元 (GPU) 加速稀疏直接线性求解器性能的潜力产生了极大的兴趣。人们的努力主要集中在不需要旋转的对称正定系统上，而对于更困难的不定情况，几乎没有进展。我们通过设计和开发稀疏对称不定求解器 SSIDS 来应对这一挑战。这种新的库质量 LDLT 分解设计用于 GPU 架构，并将阈值部分枢转纳入多前沿方法中。因式分解和求解阶段均使用 GPU 执行。另一个重要特征是求解器产生位兼容的结果。针对一系列实际应用中出现的不定问题的数值结果表明，对于大型问题，与多核 CPU 上最先进的多前沿求解器相比，SSIDS 的性能提升高达 4.6 倍。
In recent years, there has been considerable interest in the potential for graphics processing units (GPUs) to speed up the performance of sparse direct linear solvers. Efforts have focused on symmetric positive-definite systems for which no pivoting is required, while little progress has been reported for the much harder indefinite case. We address this challenge by designing and developing a sparse symmetric indefinite solver SSIDS. This new library-qualityLDLTfactorization is designed for use on GPU architectures and incorporates threshold partial pivoting within a multifrontal approach. Both the factorize and the solve phases are performed using the GPU. Another important feature is that the solver produces bit-compatible results. Numerical results for indefinite problems arising from a range of practical applications demonstrate that, for large problems, SSIDS achieves performance improvements of up to a factor of 4.6 × compared with a state-of-the-art multifrontal solver on a multicore CPU.
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