c++ - 并行使用 Eigen BICGSTAB 求解稀疏矩阵

Question

我正在尝试使用特征 BICGSTAB 并行求解形式为 Ax=b 的线性方程组。

initParallel();
int n=4;
omp_set_num_threads(n);
setNbThreads(n);

BiCGSTAB  <SparseMatrix<double>> solver;
solver.compute(A);
x = solver.solve(b);    

我还在 visual studio 中启用了 OpenMP。但是当我增加线程数时，我看不到 CPU 使用率有任何增加。结果，我看不到它的性能有任何提高。

但是，当我使用 LeastSquaresConjugateGradient 作为求解器时，当我增加线程数时 CPU 使用率会增加，这意味着我可以成功并行它，但正如我所说，它不适用于 BiCGSTAB。

initParallel();
int n=4;
omp_set_num_threads(n);
setNbThreads(n);

LeastSquaresConjugateGradient <SparseMatrix<double>> solver;
solver.compute(A);
x = solver.solve(b);

任何人都可以告诉我为什么它不能与 BiCGSTAB 并联以及如何做到这一点？

Answer 1

并行 Eigen BICGSTAB:

int n=4;
omp_set_num_threads(n);
setNbThreads(n);

BiCGSTAB  <SparseMatrix<double>,RowMajor> solver;
solver.compute(A);
x = solver.solve(b);