面向迭代线性求解器的多 GPU 聚合型 AMG 预条件子
分布式、并行与集群计算
2023-07-26 v1 数学软件
摘要
我们提出并以开源形式发布了一个高效利用异构并行计算机的稀疏线性求解器。该求解器可轻松集成到需要在由搭载 NVIDIA 图形处理单元（GPU）加速器的混合节点构成的现代并行计算机上求解大型稀疏线性系统的科学应用中。本工作扩展了我们先前对单一 GPU 加速器的利用，并基于混合 MPI-CUDA 软件环境，实现了一种依赖 BootCMatchG 库中已有的高效代数多重网格（AMG）预条件子的 Krylov 型线性求解器。我们的混合实现设计遵循最小化多 GPU 数据通信开销的最佳实践，同时保持单 GPU 核函数的效率。文中讨论了新版本库在知名基准测试用例上的强可扩展性与弱可扩展性结果。与 Nvidia AmgX 方案的比较显示，求解阶段最高有 2.0x 的提升。
引用
@article{arxiv.2303.02352,
title = {Multi-GPU aggregation-based AMG preconditioner for iterative linear solvers},
author = {Massimo Bernaschi and Alessandro Celestini and Pasqua D'Ambra and Flavio Vella},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.02352},
year = {2023}
}