为提高代数多重网格(algebraic multigrid,AMG)并行算法的可扩展性能,提出一种基于聚集粗化和最大独立集算法的混合并行粗化算法。在每个进程内部独立实现聚集粗化,在此基础上,进程间采用PMIS(parallel maximum independent set)算法对...为提高代数多重网格(algebraic multigrid,AMG)并行算法的可扩展性能,提出一种基于聚集粗化和最大独立集算法的混合并行粗化算法。在每个进程内部独立实现聚集粗化,在此基础上,进程间采用PMIS(parallel maximum independent set)算法对边界点进行修正。针对现代多核处理器,结合细粒度的并行编程模型,实现MPI+OpenMP混合编程并行算法。数值实验结果验证了该算法的有效性,对于求解二维五点Laplace方程在集群"元"上并行规模达到256核,相对于AGMG软件包求解总时间提高了74%,测试结果优于hypre软件包,可扩展到128核心。展开更多
文摘为提高代数多重网格(algebraic multigrid,AMG)并行算法的可扩展性能,提出一种基于聚集粗化和最大独立集算法的混合并行粗化算法。在每个进程内部独立实现聚集粗化,在此基础上,进程间采用PMIS(parallel maximum independent set)算法对边界点进行修正。针对现代多核处理器,结合细粒度的并行编程模型,实现MPI+OpenMP混合编程并行算法。数值实验结果验证了该算法的有效性,对于求解二维五点Laplace方程在集群"元"上并行规模达到256核,相对于AGMG软件包求解总时间提高了74%,测试结果优于hypre软件包,可扩展到128核心。
