GPU上大规模稀疏矩阵特征值计算高效算法之三——SLEPc测试

SLEPc在GPU上计算矩阵特征值测试
最新推荐文章于 2025-07-25 16:17:00 发布
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#gpu #特征值 #矩阵 #算法

本文测试了SLEPc在GPU集群上使用Krylov-Schur算法计算稀疏矩阵特征值的效率。结果显示，对于1%稀疏度的矩阵，当规模增大时，计算时间呈指数增长。尽管Slepc在小规模特征值计算上表现出色，但在大规模计算中需要优化。目前Slepc已有单GPU版本，未来将进行更多测试以评估其加速潜力。

Slepc计算矩阵特征值时间测试

注：

(1)GPU集群介绍：

该集群有一个登录节点(ustcgpu)和100个计算节点(node1~node100)。各计算节点配置2 颗4核的IntelE5520 CPU，16GB内存，通过20GbsInfiniBand互联。

      (2)测试采用Krylov-Schur算法


  1. 计算速度

这里采用Slepc计算稀疏度约为1%矩阵的一半特征值。

下面的表格表示的是计算1000×1000、

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