发布日期：2024-11-01 11:38 点击次数：197
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给出批量矩阵的LU解析和批量求逆算法在GPU上收尾及优化技艺. 针对批量LU解析问题, 分析Left-looking和Right-looking等常用LU解析块算法在GPU上收尾时对全局内存的数据读写次数, 针对GPU架构特色, 采纳具有较少访存数据量的Left-looking块算法. 在LU解析的选主元历程, 继承得当GPU架构的并行二叉树搜索算法. 此外, 为了裁汰选主元引起的行交换历程对算法性能的影响, 淡薄Warp分组行交换和行交换蔓延2个优化技艺. 针对LU解析后的批量求逆问题眼镜 反差, 分析矩阵求逆历程中修正技艺, 为了减少修正历程对全局内存的窥探, 在批量求逆的GPU收尾中继承蔓延修正的矩阵求逆块算法. 同期, 为了加速数据读写速率, 继承更多控制寄存器和分享内存的优化技艺和减少访存数据量的列交换优化技艺. 另外, 为了幸免线程的闲置和分享内存等GPU资源销耗眼镜 反差, 淡薄脱手时动态GPU资源分拨技艺, 相较于一次性分拨的静资源分拨技艺性能获取赫然提高. 最终, 在TITAN V GPU上, 对10000个范围在33–190之间的赶紧矩阵进行测试, 测试的数据类型为单精度复数、双精度复数、单精度实数和双精度实数. 所收尾的批量LU解析算法的浮点臆测性能分裂可达到约2 TFLOPS、1.2 TFLOPS、1 TFLOPS、0.67 TFLOPS, 与CUBLAS中的收尾比较加速比最高分裂达到了约9×、8×、12×、13×, 与MAGMA中的收尾比较加速比分裂达到了约1.2×–2.5×、1.2×–3.2×、1.1×–3×、1.1×–2.7×. 批量求逆算法的浮点臆测性能分裂可达到约4 TFLOPS、2 TFLOPS、2.2 TFLOPS、1.2 TFLOPS, 与CUBLAS中的收尾比较加速比最高分裂达到了约5×、4×、7×、7×, 与MAGMA中的收尾比较加速比分裂达到了约2×–3×、2×–3×、2.8×–3.4×、1.6×–2×.
