Рассматриваются новые подходы и алгоритмы распараллеливания вычислений метода конечных элементов, реализованные в программном комплексе FEStudio. Представлена программная модель комплекса, позволяющая расширять возможности распараллеливания на различных уровнях вычислений. Разработаны параллельные алгоритмы численного интегрирования динамических задач и локальных матриц жесткости, формирования и решения систем уравнений с использованием модели параллелизма данных CUDA. Ключевые слова: метод конечных элементов, параллельные алгоритмы, гибридные вычислительные системы, объектно ориентированное программирование
Исследуются возможности ускорения предобусловленных методов бисопряженных градиентов (BiCGStab, Bi-Conjugate Gradient Stabilized) с предобусловливателем на основе аппроксимации обращения матрицы по формуле Шермана-Моррисона. Рассмотрена новая форма параллельного алгоритма, использующая матрично-векторные произведения при формирования матриц предобусловливателя. Показана эффективность распараллеливания наиболее ресурсоемких операций этого предобусловливателя на графических процессорах.
Acceleration of preconditioned bi-conjugate gradient stabilized (BiCGStab) methods with preconditioners based on the matrix approximation by the Sherman-Morrison inversion formula is studied. A new form of the parallel algorithm using matrix-vector products to generate preconditioning matrices is proposed. A parallelization efficiency of the most resource-intensive
operations of such preconditioners on multi-core central and graphics processing units (CPUs and GPUs) is shown.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.