
<html>

<head>

<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=us-ascii">

<meta name="Generator" content="Microsoft Exchange Server">

<!-- converted from rtf -->

<style><!-- .EmailQuote { margin-left: 1pt; padding-left: 4pt; border-left: #800000 2px solid; } --></style>

</head>

<body>

<font face="Calibri, sans-serif" size="2">

<div>Hi, petsc developers, I have another question regarding solving the AX=B linear systems.</div>

<div> </div>

<div>I know that we can use PETSc ksp solver to solve an Ax=b linear system in parallel, where A is a square matrix, and b is a column vector for example.</div>

<div> </div>

<div>What about solving AX=B in parallel, where A is still  n*n, and B is a n*m matrix?</div>

<div> </div>

<div>If I solve each column of B one by one, such as:</div>

<div>for (i = 0; i < m; i++) </div>

<div style="text-indent: 9pt; ">Callkspsolver(A, xi, bi); // user defined wrapper function to call PETSc ksp solver</div>

<div style="text-indent: 9pt; "><font face="Times New Roman, serif"> </font></div>

<div>Then for solving each individual Axi = bi, it’s parallel. However, if m is big, the sequential outside loop is quite inefficient.</div>

<div> </div>

<div>What is the best approach to parallelize the outside loop as well to speed up the overall computation? </div>

<div><font face="Times New Roman, serif"> </font></div>

<div>Thanks,</div>

<div>Shuangshuang</div>

<div><font face="Times New Roman, serif"> </font></div>

</font>

</body>

</html>