文献

J-GLOBAL ID：201702216056714330   整理番号：17A1465238

SIMDマルチコアアーキテクチャ上でのCholesky分解【Powered by NICT】

Cholesky factorization on SIMD multi-core architectures

著者 (4件)： Lemaitre Florian (CERN on behalf of the LHCb Collaboration, Geneva, Switzerland) ,  Lemaitre Florian (Sorbonne Universites, UPMC Univ Paris 06, CNRS UMR 7606, LIP6, Paris, France) ,  Couturier Benjamin (CERN on behalf of the LHCb Collaboration, Geneva, Switzerland) ,  Lacassagne Lionel (Sorbonne Universites, UPMC Univ Paris 06, CNRS UMR 7606, LIP6, Paris, France)
資料名： Journal of Systems Architecture  (Journal of Systems Architecture)
巻： 79  ページ： 1-15  発行年： 2017年 
JST資料番号： A0883A  ISSN： 1383-7621  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： Intel MKL,マグマまたは固有のような,多くの線形代数ライブラリーを高速Cholesky分解を提供した。これらのライブラリーが大きいマトリックスに適したが,小粒子上にゆっくりと行った。最新の研究は,小さなマトリックスに興味を持つにもかかわらず,それらは通常百列を特徴とする。場コンピュータビジョンまたは高エネルギー物理学のような小さなマトリックスを用いた。本論文では,バッチでそれらをグループ化して,高度に特殊化されたコードを用いて小さな行列のためのCholesky因数分解をスピードアップできることを示した。電流マルチコアとメニーコアSIMDアーキテクチャ(SSE,AVX2,KNC,AVX512,ネオン,AltiVec)のための因数分解を加速する高レベル変換を提供する。いくつかのアーキテクチャ上での,コンパイラであるベクトル化できず,他のアーキテクチャに対するベクトル化コンパイラは効率的でないという事実に焦点を当てた。手作りSIMD化が必須である。はこれらの変換AVX2マシン上でナイーブコードと比較して単一精度の全分解能と二重精度に及ぼす×6から×14高速化×14から×28の高速化をSIMD(単一命令多重データ)と組み合わせて,強いスケーラビリティの両方を達成した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： ネオン ,  コンピュータビジョン ,  高速化 ,  マグマ ,  コンパイラ ,  *SIMD ,  線形代数 ,  *計算機アーキテクチャ ,  高速度 ,  分解能 ,  因数分解
準シソーラス用語： ベクトル化 ,  *マルチコアプロセッサ ,  *Cholesky分解 ,  *マルチコアアーキテクチャ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 専用演算制御装置  (JC04030Y) ,  システムプログラミング一般  (JD03010Y) ,  言語プロセッサ  (JD03040F) ,  ディジタル計算機方式一般  (JC02010O)

タイトルに関連する用語 (3件)： SIMD ,  マルチコアアーキテクチャ ,  Cholesky分解