Методы параллельного решения СЛАУ на системах с распределенной памятью в библиотеке Krylov

Abstract

Рассматривается подход к созданию итерационного black-box («черного ящика») параллельного решателя, использованный в библиотеке Krylov для систем линейных алгебраических уравнений (СЛАУ) с разреженными матрицами высокого порядка, возникающими при сеточных аппроксимациях многомерных краевых задач и представленными в сжатом строчном формате CSR. Предлагается вариант алгебраической одномерной декомпозиции СЛАУ. Алгоритм основан на обходе в ширину графа матрицы системы и позволяет привести ее к блочно-трехдиагональному виду. За основу алгебраического решателя системы взят аддитивный метод Шварца, который естественным образом ложится на архитектуру вычислительных систем с распределенной памятью. Полученные алгебраические системы в подпространстве следов, образованных переменными на внутренних границах подобластей, решаются с помощью обобщенного метода минимальных невязок. Вспомогательные системы в подобластях решаются с помощью прямого алгоритма PARDISO из библиотеки Intel MKL, использующего распараллеливание над общей памятью средствами OpenMP. Реализованные алгоритмы апробированы на численном решении ряда задач вычислительной математики, таких как задачи гидродинамики, диффузионно-конвективные уравнения, задачи электромагнетизма и др. Приведенные результаты численных экспериментов демонстрируют эффективность предлагаемых решений для многопроцессорных вычислительных систем с распределенной памятью.The paper presents an approach to creation of black-box parallel iterative solver, which is used in Krylov library for solving systems of linear algebraic equations (SLAEs) with large sparse matrices in CSR format arising from discretization of multidimensional boundary value problems. A variant of one-dimensional algebraic decomposition method is offered. The algorithm is based on breadth-first search of SLAE’s adjacency graph that allows to reduce the matrix to block-tridiagonal form. The algebraic solver is based on additive Schwarz method which naturally suits distributed memory computer systems. The generalized minimal residual method is used to solve the SLAEs arising from relations on subdomains’ boundaries. Auxiliary subdomain systems are solved with Intel MKL’s multithreaded direct solver PARDISO. Implemented algorithms were tested on the numerical solution of the series of computational mathematics problems, such as problems of hydrodynamics, diffusion-convection equations, problems of electromagnetism and others. Adduced numerical experiments results show the effectiveness of the presented algorithms for multiprocessor computational systems with distributed memory..