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J-GLOBAL ID：201802231423615376   整理番号：18A1668789

GPGPUによる高精度行列-行列積アルゴリズムのためのBatched BLASを用いた実装方式の提案

著者 (5件)： 石黒史也 (名古屋大 大学院情報学研究科) ,  片桐孝洋 (名古屋大 情報基盤セ) ,  大島聡史 (九大 情報基盤研究開発セ) ,  永井亨 (名古屋大 情報基盤セ) ,  荻野正雄 (名古屋大 情報基盤セ)
資料名： 情報処理学会研究報告(Web)  (IPSJ Technical Report (Web))
巻： 2018  号： HPC-165  ページ： Vol.2018-HPC-165,No.32,1-8 (WEB ONLY)  発行年： 2018年07月23日 
JST資料番号： U0451A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 基本線形代数サブプログラムBLASは多くの線形計算で必須であるが,演算精度に関する考慮が不十分であることが多い。一方,倍精度演算による精度を保証する高精度行列-行列積アルゴリズムが知られている。また,複数のBLAS演算をまとめて実行することで演算効率を向上させる,Batched BLASという数値計算ライブラリが近年提案されている。本研究では,高精度行列-行列積アルゴリズムにBatched BLASを適用した実装方式を提案するとともに,演算の途中で密行列から疎行列になる特性を利用した「疎行列-密行列」実装方式の演算性能について,東京大学に設置されているReedbush-HシステムのGPU環境を利用して性能評価を行った。性能評価の結果,Batched BLASを適用することでCPU環境で最大58.9%,GPU環境で最大で25.7%まで実行時間が短縮された。(著者抄録)

シソーラス用語： 行列 ,  *専用プロセッサ ,  アルゴリズム ,  演算 ,  数値計算 ,  *浮動小数点演算 ,  線形代数 ,  *ライブラリ【計算機】 ,  実装設計
準シソーラス用語： BLAS ,  *GPGPU ,  行列演算 ,  行列積 ,  線形代数サブプログラム

分類 (1件)： 数値計算  (JE02000J)

引用文献 (12件)：

• K.Ozaki,T.Ogita,S.Oishi,S.M.Rump: Error-Free Transformation of Matrix Multiplication by Using Fast Routines of Matrix Multiplication and its Applications, Numarical Algorithms,Vol.59,No.1,pp.95-118, 2012.
• 尾崎克久,荻田武史: 浮動小数点数として最高の結果を返す行列積の計算法,京都大学 数理研究集会「科学技術計算における理論と応用の新展開」,2011年
• S.M.Rump,T.Ogita,and S.Oishi,: Accurate floating-point summation partI: Faithful rounding.SIAM J.Sci.Comput.,Vol.31,No.1,pp.189-224,2008.
• J.Dongarra,S.Hammarling,N.J.Higham,S.D. Relton,P.Valero-Lara,and M.Zounon,The Design and Performance of Batched BLAS on Modern High-Performance Computing Systems,Proc.of ICCS2017,pp.495-504 (2017)
• Intel: Intel Math Kernel Library. https://software.intel.com/enus/mkl (参照 2018-06-29)

タイトルに関連する用語 (6件)： GPGPU ,  行列 ,  行列積 ,  アルゴリズム ,  実装 ,  提案