抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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本稿ではGPU(Graphics Processing Unit)で動作する4倍精度BLAS(Basic Linear Algebra Subprograms)の実装を行った。GPUはメモリ性能に対して演算性能が高く,性能を引き出すには演算密度の高いアプリケーションが求められる。我々は演算密度の高い処理として倍精度演算を組み合わせたDouble-Double型(DD型)の4倍精度演算と行列積に着目し,GPU向けの汎用計算開発環境であるCUDA(Compute Unified Device Architecture)を用いて,DD型4倍精度BLASを実装した。NVIDIA Tesla C1060における性能評価では,Intel Core i7 920上で実行したCPU向けのDD型4倍精度BLASであるMBLASと比較し,DD型4倍精度行列積(DDGEMM)で最大約30倍の性能を得た。(著者抄録)