转换gsl线性代数以用于scalapack或其他并行矩阵库

Question

我有一个深入嵌入GNU科学库（GSL）矩阵算法的代码，该代码的主要计算是求解一个线性方程组，该系统需要很长的时间才能串行使用，并且具有GSL和BLAS函数，并行化此计算或将其转换为在已经并行的库（例如ScaLAPACK）中使用的方法？

Answer 1

如果您的矩阵是 sparse ，即它包含很多零项，那么您可以轻松实现许多稀疏矩阵代数包，而不会带来太多麻烦。不幸的是，这将需要您以稀疏格式存储矩阵，据我所知，gsl不能这样做。将矩阵以某种稀疏格式存储后，即使在串行应用程序中，您也应该能够处理大型系统而不会带来太多麻烦。

我建议使用UMFPACK，因为它不需要最少的工作即可完成，因为它不需要您将数据放入其结构中。

关于并行性的说明： 如果您的代码当前是串行的，那么使用并行求解器并非易事。实现多线程程序包可能很简单，但是我对线程程序没有太多经验。此外，真正的并行（分布式内存）直接求解器并不是那么高效，因为每个处理器都需要自己的完整矩阵副本，因此最好使用迭代方法。

更多细节会有所帮助：多长时间？您是否出于某种原因需要逆运算，还是只是求解方程组？

Answer 2

您尝试过英特尔MKL吗？它包括自己的blas函数的并行版本。我上次尝试时，它们的速度非常快。但是，如果您要提供有关矩阵大小的信息，也将更容易回答，但是只要您运行的是x64，具有许多CPU /核以及具有大量RAM，那么，那实际上就不重要了。>

另一个选项是nVidia CUDA。它们的界面类似于blas，但实际上比MKL慢，但仍比串行快。可能是我在旧卡上尝试过的，但是您至少需要200个GPU流单位才能使用它。

编辑：这些尺寸的矩阵超出了我的经验。