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龍圖騰網恭喜吉林大學申請的專利一種用于仿真系統的基于GPU的中小型稠密矩陣的批量并行LU分解方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114911619B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-16發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210522339.2，技術領域涉及：G06F9/50；該發明授權一種用于仿真系統的基于GPU的中小型稠密矩陣的批量并行LU分解方法是由張雪松;閆昭;赫楓齡;雷新麗;馬琳設計研發完成，并于2022-05-13向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種用于仿真系統的基于GPU的中小型稠密矩陣的批量并行LU分解方法在說明書摘要公布了：本發明針對仿真系統的小中型稠密矩陣實現一種基于GPU的高性能批量并行LU分解方法，該方法包括：S1、計算仿真系統的模型單元在每個時間步的雅可比矩陣，并將這些矩陣作為子矩陣，并拼接為大矩陣H；S2、對每個子矩陣內部分塊，并按照分塊的大小為每個子矩陣分配GPU線程組；S3、所述GPU線程組按照對角順序從左上到右下，依次完成每個對角塊內所有列的主元選取、對角塊所在行右側塊的更新、對角塊內部列與主元列交換，以及對角塊所在列下方和右下方的所有分塊數據更新，從而完成對大矩陣H內的所有子矩陣的LU分解。本發明能隨著批量數量的增加，性能以近似線性的趨勢增加，并且在隱式求解包含大批量小型常微分方程組的模型時，能夠加快求解速度，有效縮短仿真時間。

本發明授權一種用于仿真系統的基于GPU的中小型稠密矩陣的批量并行LU分解方法在權利要求書中公布了：1.一種用于仿真系統的基于GPU的中小型稠密矩陣的批量LU分解方法，其特征在于，包括：S1、計算仿真系統的模型單元在每個時間步的雅可比矩陣，并將這些矩陣作為子矩陣，并拼接為大矩陣H；S2、對每個子矩陣內部分塊，并按照分塊的大小為每個子矩陣分配GPU線程組；S3、所述GPU線程組按照對角順序從左上到右下，依次完成每個對角塊內所有列的主元選取、對角塊所在行右側塊的更新、對角塊內部列與主元列交換，以及對角塊所在列下方和右下方的所有分塊數據更新，從而完成對大矩陣H內的所有子矩陣的LU分解；所述仿真系統具有n個模型單元，所述雅可比矩陣為中小型稠密矩陣Hi，i的范圍是[0，n-1]；在步驟S3中，具體步驟包括：S31、每個線程組Groupi選定子矩陣Hi內索引為j的對角塊Bj,j，確定Bj,j內所有列對應的主元列，并對位于Bj,j右側所在行上的所有分塊進行更新；其中，j初始化為0；S32、將得到的所有主元列與對角塊Bj,j內部對應的列互換位置；S33、對位于對角塊Bj,j所在列下方的所有分塊進行更新；S34、對位于對角塊Bj,j右下方的所有分塊進行更新；S35、如果對角塊Bj,j是子矩陣Hi中的右下角分塊，批量并行LU分解結束，輸出大矩陣H，其中，每個子矩陣Hi都由Li和Ui構成，分別是單位下三角矩陣和上三角矩陣，用于后續的線性方程組快速求解；否則，令j＝j+1，跳轉到步驟S31，繼續處理下一個分塊。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人吉林大學，其通訊地址為：130012 吉林省長春市前進大街2699號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。