我已经开发了一个有限元方法的工作解决方案，以使用 GPU 和 OpenCL 使用共轭梯度方法解决传热问题。这种方法的主要缺点是对内存的要求很高。此外，在显卡的情况下，内存通常非常有限。我看到两个选项：
我必须考虑到具体的架构。交换可能非常昂贵。CG 方法在 GPGPU 计算的背景下很流行，但我找不到 CG 和 multifrontal 方法（在 GPGPU 的情况下）之间的任何比较。multifrontal 方法可以比 CG 更快吗？这是一个笼统的问题，其实还是要看实现的。
我是LibGeoDecomp的项目负责人，所以我想我可能会加入。
是的，您可以使用 LibGeoDecomp 实现 FEM。我们目前正在为这个用例开发一个改进的数据容器。但公平地说：完成这项工作还有几个月的时间，在此之前性能不会是最佳的。如果您仍想尝试 LibGeoDecomp，请随时通过电子邮件与我联系。
另一种选择是Fenics，它具有针对不规则问题的优化求解器。但是在这种情况下，您无法编写自己的求解器。
不知道对你有没有帮助。在这里，您会找到libgeodecomp的链接，该工具采用可定制的域分解技术（来自该站点）。据我所知，它可以与 GPU 一起使用。如果它对你有帮助，请投票给我;-)