这段代码用GPU加速%initialize starting variables | 开始初始化变量 r = b; % -gc n = length(b); x = zeros(n,1); rho = r'*r; if ( rho == 0.0 ), rho = 1.0; end err = norm(r)/sqrt(rho); if ( err < tol ), disp('err < tol'); return, end %% 开始迭代 for iter = 1:max_it %max_it为para.init % preconditioning step | 预处理步骤%%%%%% z = matsol(0.1*speye(n) + regpar*MTX.WTW, r, 1e-6);% 解线性方程组u = A^ (-1) q rho_1 = rho; rho = (r'*z); if iter == 1, rho0 = norm(z); end if ( iter > 1 )% compute the direction vector | 计算方向矢量 beta = rho / rho_1; p = z + beta*p; else p = z; end %%%%%% Matrix times a vector |矩阵乘以一个向量 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % q = (J'*J + β*W'*W)*p | 计算公式8左侧 % regpar*W'*W*p q0 = regpar*MTX.WTW*p; % Calculate J'*J*p in 4 steps gp = calcGv(mkvc(MTX.mc), MTX.U , MTX, p); q1 = -(Qu(MTX.OBS, Asol(MTX, gp, intol),MTX.SRCNUM)); q2 = -ATsol(MTX, Qtu(MTX.OBS, q1, MTX.SRCNUM), intol); q3 = calcGvT(mkvc(MTX.mc), MTX.U , MTX ,q2); % Sum the result to get q = (J'*J + regpar*W'*W)*p q = q0 + q3; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% alpha = rho / (p'*q ); x = x + alpha * p;% update approximation vector | 更新近似向量 r = r - alpha*q;% compute residual err = norm( r ) / rho0;% check convergence | 检查收敛性 numiter = iter; fprintf(' PCG iteration %d, Relative residual = %e\n',iter, err); if ( err <= tol ) break, end res(iter) = err; end disp(' Done pcg -----');
时间: 2024-04-28 09:20:58 浏览: 9
这段代码可以通过以下步骤来使用GPU加速:
1. 将变量 r、n、x、rho、err、z、rho_1、beta、p、q0、gp、q1、q2、q3、q、alpha、numiter 和 res 转换为GPU数组,可以使用命令“gpuArray”实现。
2. 使用GPU版本的线性代数函数来代替原始的线性代数函数,例如使用“gpuSolve”代替“matsol”函数,使用“gpuNorm”代替“norm”函数等等。
3. 使用GPU加速的矩阵乘法函数来代替原始的矩阵乘法函数,例如使用“gpuGEMV”代替“calcGv”函数,使用“gpuGEMV”代替“calcGvT”函数等等。
4. 在每次迭代中,将GPU数组传递给相应的函数,并使用GPU版本的算法来计算结果。
5. 在算法结束后,将GPU数组转换回CPU数组,可以使用命令“gather”实现。
希望这些步骤能对您有所帮助!