【摘 要】
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随着GPU在高性能计算领域更多地用于科学计算，采用GPU技术对大型稀疏线性方程组进行计算，从而满足人们对计算速度和计算精度要求的提高。NVIDIAFermi架构的开发，大大提升了GPU的
【机 构】
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成都理工大学地球物理学院,河南理工大学计算机学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(U1262206)资助
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随着GPU在高性能计算领域更多地用于科学计算，采用GPU技术对大型稀疏线性方程组进行计算，从而满足人们对计算速度和计算精度要求的提高。NVIDIAFermi架构的开发，大大提升了GPU的双精度浮点运算能力。拟极小残差法（QMR）作为高性能计算领域中的重要迭代算法，基于求解稀疏代数方程组对ELL算法进行GPU优化。通过对不同规模线性方程组计算分析表明，QMR—GPU的性能提升为原始QMR的3．5倍，与传统的BICG法相比，QMR并行算法具有速度和存储优势，可获得良好的并行加速比。
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