求解Ax=B，其中A是openCL中的稀疏矩阵

有人知道有一个库或openCL代码示例可以解决Ax=B中a很大且稀疏的问题吗？我不想计算A的倒数，因为它会非常大和密集。A矩阵的稀疏度大于90%，仅计算x可能会大大减少内存和计算量

下面的帖子将在CPU上帮助我，看起来是个不错的选择，但我真的需要这个应用程序的GPU加速

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您正在寻找的是稀疏线性系统解算器。对于OpenCL，请看一下ViennaCL： 它具有共轭梯度、稳定双共轭梯度、广义最小剩余解

然而，如果你想有效地解决它，你需要一个多重网格方法。看看：

PARALUTION是一个库，它使您能够在多核/多核CPU和GPU设备上执行各种稀疏迭代解算器和预处理器

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您可以使用以下公式求解AX=B形式的线性联立方程：。 您可以根据硬件要求使用OpenCL功能或多线程CPU功能。 您还可以分析解决方案，以便在替换解决方案后了解方程中的错误。

还有：

此版本的SpeedIT利用OpenCL框架的强大功能，允许使用合适GPU的计算能力。SpeedIT OpenCL库为稀疏线性系统提供了一组加速求解器和函数 方程式如下：

• 预条件共轭梯度解算器
  •预处理稳定双共轭梯度解算器
  •加速稀疏矩阵向量乘法
  •先决条件：
  ◦ 雅可比对角线
  ◦ 使用规范l1、l2和l进行行缩放∞
  ◦ ILU0–填充为0的不完整LU