OpenCLを使用していくつかの計算を高速化しようとしていますが、アルゴリズムの一部は行列の反転で構成されています。OpenCLまたはCUDAで記述された行列または一般的な反転のlu分解（lapack dgetrfおよびdgetri）を計算するためのオープンソースライブラリまたは無料で利用可能なコードはありますか？マトリックスは実数で正方形ですが、それ以外に特別なプロパティはありません。これまでのところ、GPUでの基本的なblas行列-ベクトル演算の実装のみを見つけることができました。
マトリックスはかなり小さく、約60〜100行と列しかないため、CPUでより高速に計算できますが、アルゴリズムの途中で使用されるため、ホストに転送し、逆数を計算する必要があります。次に、結果をデバイスに転送して戻し、そこではるかに大規模な計算で使用されます。
ViennaCL を見てください: http://viennacl.sourceforge.net/
Open CL での実装はありませんが、「Numerical Recipes」と Gil Strang の「Into to Applied Math」の両方に、簡単にコーディングできる素晴らしい説明があります。「NR」には、適応できるCコードがあります。
逆数を計算する
これは正しくありません。LU分解で逆数を計算しているのではなく、行列を分解しています。逆が必要な場合は、一連の単位ベクトルで前方後方置換を行う必要があります。小さいですが重要な違いです。
I know this is kind of late, but if you are trying to do any matrix calculations on a matrix that is that small (60-100 rows), then the computations are going to be much faster on a CPU rather than a GPU because of the time it takes to copy the information from main memory to the GPU's memory. If you are wanting to do this, then I would suggest looking into using a parallel language such as OpenMP or MPI as these would allow you to parallelize your code to speed up the calculations on the CPU.