一种基于图形处理器加速的批量LU分解算法

一种基于图形处理器加速的批量LU分解算法
潮流计算是电力系统计算的基础，其核心是LU分解计算，因此电力系统潮流计算加速的关键在于LU分解加速。当前，基于中央处理器(CPU)的并行算法已经成熟，性能提升空间有限。图形处理器(GPU)作为协处理器，在科学计算方面具有强大的优越性，被广泛应用到电力系统潮流计算中。文中首先分析了GPU结构和并行运行架构，然后介绍了LU分解原理，并选择了合适的矩阵排序算法和稀疏矩阵存储模型，借助统一计算设备架构(CUDA)编程模型实现了基于GPU的单个LU分解和批量LU分解并行加速，最后在仿真设备上测试了5个不同的案例，对比分析其并行算法的加速效果。仿真测试结果表明，基于GPU的批量稀疏LU分解并行算法，平均可以获得25～50倍的加速效果。

标题：
一种基于图形处理器加速的批量LU分解算法
A GPU-accelerated algorithm of batch-LU decomposition

作者：
李梦月，王颖，马刚，周赣
LI Mengyue, WANG Ying, MA Gang, ZHOU Gan

关键词：
图形处理器;潮流计算;批处理;LU分解;并行算法
power flow calculation;batch-processing;LU decomposition;parallel algorithm

2025-1-22 20:07 上传 一种基于图形处理器加速的批量LU分解算法.pdf

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