eigen的cholesky是否受益于mp?
Does eigen's cholesky benefit from mp?
我想知道,如果使用多线程(使用 fopenmp)会加速 eigen 的 cholesky 分解
https://eigen.tuxfamily.org/dox/classEigen_1_1LLT.html
有一些关于eigen的资料,具体的方法可以运行并行,但不清楚哪一个有好处
https://eigen.tuxfamily.org/dox/TopicMultiThreading.html
如果eigen没有并行分解的选项,也许还有其他选项?
目前,如 on this page 所述,只有 PartialPivLU
具有隐式多线程支持(即,它涉及多线程的大型产品)。
本质上,目前唯一明确并行化的是(足够大的)矩阵矩阵乘积。
Eigen 的 Cholesky 模块不支持多线程,但 sparse module.
中有外部求解器的包装器
有趣的稀疏 Cholesky 求解器是 PaStiX(CeCILL-C,GPL-ish)或 Pardiso(专有,英特尔 MKL) .
它们都支持 LLT 因式分解。
我想知道,如果使用多线程(使用 fopenmp)会加速 eigen 的 cholesky 分解
https://eigen.tuxfamily.org/dox/classEigen_1_1LLT.html
有一些关于eigen的资料,具体的方法可以运行并行,但不清楚哪一个有好处
https://eigen.tuxfamily.org/dox/TopicMultiThreading.html
如果eigen没有并行分解的选项,也许还有其他选项?
目前,如 on this page 所述,只有 PartialPivLU
具有隐式多线程支持(即,它涉及多线程的大型产品)。
本质上,目前唯一明确并行化的是(足够大的)矩阵矩阵乘积。
Eigen 的 Cholesky 模块不支持多线程,但 sparse module.
中有外部求解器的包装器有趣的稀疏 Cholesky 求解器是 PaStiX(CeCILL-C,GPL-ish)或 Pardiso(专有,英特尔 MKL) .
它们都支持 LLT 因式分解。