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J-GLOBAL ID：201702259263598887   整理番号：17A0213280

局所バランスと同時実行:GPU上での解決スパース三角系【Powered by NICT】

Balancing Locality and Concurrency: Solving Sparse Triangular Systems on GPUs

著者 (5件)： Picciau Andrea ,  Inggs Gordon E. ,  Wickerson John ,  Kerrigan Eric C. ,  Constantinides George A.
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： HiPC  ページ： 183-192  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 多くの数値最適化問題は,線形方程式(STLs)のスパース三角行列を解くための高速アルゴリズムに依存している。そのような方程式の解を加速するために,二種類のアプローチを用いた:GPU上での,同時データ局所性の欠点に優先されているが,マルチコアCPU上での,データの局所性が,並列性の欠点に優先した。本論文では,GPU上でのSTLsの溶液中でのデータの局所性および同時実行の間の相互作用を検討し,両バランスさせる新しいアルゴリズムを提案した。入力行列における同時利用可能な十分に,このアルゴリズムはGPUのためのNvidiaの並行優先CUSPARSEアルゴリズムより優れていることを実験的に実証した。実験結果は,5.8倍の最大スピードアップを示した。OpenCLで実装した,著者らの解アルゴリズムは入力行列部分グラフに関連したグラフ,データは低待ち時間のローカルメモリに貯蔵できるを分配する前処理フェーズを必要とする。予備分析段階は高価であるが,入力行列のみに依存するので,多くの異なる右手側で解くときそのコストはamortisedできる。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 部分グラフ ,  高速アルゴリズム ,  アルゴリズム ,  *透視図法 ,  待ち時間 ,  局所性 ,  高速化 ,  前処理 ,  一次方程式 ,  相互作用
準シソーラス用語： OpenCL ,  マルチコアプロセッサ ,  数値最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 数値計算  (JE02000J) ,  専用演算制御装置  (JC04030Y)

タイトルに関連する用語 (3件)： バランス ,  GPU ,  三角