基于多GPU的三维直流电阻率模型有限元加速法
资料介绍：
基于多GPU的三维直流电阻率模型有限元加速法(中文3000字,英文PDF)
摘要：本文采用有限元法解决使用多图像处理器（Graphics Processing Unit,GPU）加速三维直流电阻率建模。运用GPU减少有限元法计算过程中最耗时的大型线性方程组的求解。由于共轭梯度解算器常被用于求解大型线性方程组，所以我们利用数据矢量化开发了共轭梯度解算器内核，并以PTX汇编形式编写。我们在GTX 750Ti GPU和特斯拉C2050 GPU上进行了测试，发现在GTX 750 Ti GPU上我们开发的内核比CUSPARSE库具有更好的稀疏矩阵向量性能，但是在特斯拉 C2050GPU上其性能不如CUSPARSE库，这两者与库相比具体的加速比分别为1.4倍和0.7倍，通过使用两个完全相同的GPU，我们发现多GPU实现的加速比是单个GPU的1.9倍，与串行的CPU相比，使用两个GPU可以实现大约10倍的加速比。
关键词：共轭梯度，CUDA，直流电阻率建模，有限元法，多GPU
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