Taichi中GPU稀疏求解器的調研與對比
Taichi中GPU稀疏求解器的調研與對比
cuSolverSP API求解步驟如下:首先,通過調用cusolverSpXcsrpermHost函數,使用permutation vector對輸入矩陣進行重排,形成矩陣。該函數在Host端執行,其操作會就地修改輸入矩陣數據。接著,默認調用SuperLU庫進行求解。如需讀取matrix market格式的矩陣,可參考特定腳本實現。Matlab中求解稀疏線性系統的方法,首先需使用mmread.m腳本讀取matrix market格式的矩陣,然后調用相應的求解函數。在實際測試中,應注意矩陣雖為SPD類型,但可能具有極高條件數,導致不同求解工具得到的解存在差異,如Matlab、Scipy和CUDA Samples等。
導讀cuSolverSP API求解步驟如下:首先,通過調用cusolverSpXcsrpermHost函數,使用permutation vector對輸入矩陣進行重排,形成矩陣。該函數在Host端執行,其操作會就地修改輸入矩陣數據。接著,默認調用SuperLU庫進行求解。如需讀取matrix market格式的矩陣,可參考特定腳本實現。Matlab中求解稀疏線性系統的方法,首先需使用mmread.m腳本讀取matrix market格式的矩陣,然后調用相應的求解函數。在實際測試中,應注意矩陣雖為SPD類型,但可能具有極高條件數,導致不同求解工具得到的解存在差異,如Matlab、Scipy和CUDA Samples等。
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本文對GPU稀疏求解器在Taichi中的應用進行了調研與對比,重點關注了cuSolverSP、cuSolverRF以及cuSolverSP_Lowlevel這三個API。cuSolverSP API求解步驟如下:首先,通過調用cusolverSpXcsrpermHost函數,使用permutation vector對輸入矩陣進行重排,形成矩陣。該函數在Host端執行,其操作會就地修改輸入矩陣數據。接著,默認調用SuperLU庫進行求解。如需讀取matrix market格式的矩陣,可參考特定腳本實現。Matlab中求解稀疏線性系統的方法,首先需使用mmread.m腳本讀取matrix market格式的矩陣,然后調用相應的求解函數。在實際測試中,應注意矩陣雖為SPD類型,但可能具有極高條件數,導致不同求解工具得到的解存在差異,如Matlab、Scipy和CUDA Samples等。
Taichi中GPU稀疏求解器的調研與對比
cuSolverSP API求解步驟如下:首先,通過調用cusolverSpXcsrpermHost函數,使用permutation vector對輸入矩陣進行重排,形成矩陣。該函數在Host端執行,其操作會就地修改輸入矩陣數據。接著,默認調用SuperLU庫進行求解。如需讀取matrix market格式的矩陣,可參考特定腳本實現。Matlab中求解稀疏線性系統的方法,首先需使用mmread.m腳本讀取matrix market格式的矩陣,然后調用相應的求解函數。在實際測試中,應注意矩陣雖為SPD類型,但可能具有極高條件數,導致不同求解工具得到的解存在差異,如Matlab、Scipy和CUDA Samples等。
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