Taichi中GPU稀疏求解器的调研与对比
来源:动视网
责编:小OO
时间:2024-11-06 04:37:18
Taichi中GPU稀疏求解器的调研与对比
cuSolverSP API求解步骤如下:首先,通过调用cusolverSpXcsrpermHost函数,使用permutation vector对输入矩阵进行重排,形成矩阵。该函数在Host端执行,其操作会就地修改输入矩阵数据。接着,默认调用SuperLU库进行求解。如需读取matrix market格式的矩阵,可参考特定脚本实现。Matlab中求解稀疏线性系统的方法,首先需使用mmread.m脚本读取matrix market格式的矩阵,然后调用相应的求解函数。在实际测试中,应注意矩阵虽为SPD类型,但可能具有极高条件数,导致不同求解工具得到的解存在差异,如Matlab、Scipy和CUDA Samples等。
导读cuSolverSP API求解步骤如下:首先,通过调用cusolverSpXcsrpermHost函数,使用permutation vector对输入矩阵进行重排,形成矩阵。该函数在Host端执行,其操作会就地修改输入矩阵数据。接着,默认调用SuperLU库进行求解。如需读取matrix market格式的矩阵,可参考特定脚本实现。Matlab中求解稀疏线性系统的方法,首先需使用mmread.m脚本读取matrix market格式的矩阵,然后调用相应的求解函数。在实际测试中,应注意矩阵虽为SPD类型,但可能具有极高条件数,导致不同求解工具得到的解存在差异,如Matlab、Scipy和CUDA Samples等。

本文对GPU稀疏求解器在Taichi中的应用进行了调研与对比,重点关注了cuSolverSP、cuSolverRF以及cuSolverSP_Lowlevel这三个API。
cuSolverSP API求解步骤如下:首先,通过调用cusolverSpXcsrpermHost函数,使用permutation vector对输入矩阵进行重排,形成矩阵。该函数在Host端执行,其操作会就地修改输入矩阵数据。接着,默认调用SuperLU库进行求解。如需读取matrix market格式的矩阵,可参考特定脚本实现。
Matlab中求解稀疏线性系统的方法,首先需使用mmread.m脚本读取matrix market格式的矩阵,然后调用相应的求解函数。
在实际测试中,应注意矩阵虽为SPD类型,但可能具有极高条件数,导致不同求解工具得到的解存在差异,如Matlab、Scipy和CUDA Samples等。
Taichi中GPU稀疏求解器的调研与对比
cuSolverSP API求解步骤如下:首先,通过调用cusolverSpXcsrpermHost函数,使用permutation vector对输入矩阵进行重排,形成矩阵。该函数在Host端执行,其操作会就地修改输入矩阵数据。接着,默认调用SuperLU库进行求解。如需读取matrix market格式的矩阵,可参考特定脚本实现。Matlab中求解稀疏线性系统的方法,首先需使用mmread.m脚本读取matrix market格式的矩阵,然后调用相应的求解函数。在实际测试中,应注意矩阵虽为SPD类型,但可能具有极高条件数,导致不同求解工具得到的解存在差异,如Matlab、Scipy和CUDA Samples等。