Systematic Reduction of Data Movement in Algebraic Multigrid Solvers
Systematic Reduction of Data Movement in Algebraic Multigrid Solvers
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系统地减少代数多重网格求解器中的数据移动
DOI：
10.1109/ipdpsw.2013.164
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发表时间：
2013
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
U. Yang
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Hormozd Gahvari;W. Gropp;K. E. Jordan;M. Schulz;U. Yang
代数多重网格 (AMG) 求解器在科学模拟代码中得到广泛应用。它们理想的计算复杂性使它们对于解决并行机上的大型问题特别有吸引力。然而，它们还涉及大量的数据移动，对性能和可扩展性提出了挑战。在本文中，我们提出了一种算法，它提供了减少 AMG 中数据移动的系统方法。该算法通过收集和重新分配问题数据来运行，以减少在 AMG 的通信密集型粗网格部分上移动数据的需要。数据收集方式通过将数据移动限制在机器的特定区域来确保数据局部性。任何收集数据的决定都是通过性能模型系统地做出的。当使用 AMG 解决各种测试问题时，这种方法可以显着提高多核集群的速度。
Algebraic Multigrid (AMG) solvers find wide use in scientific simulation codes. Their ideal computational complexity makes them especially attractive for solving large problems on parallel machines. However, they also involve a substantial amount of data movement, posing challenges to performance and scalability. In this paper, we present an algorithm that provides a systematic means of reducing data movement in AMG. The algorithm operates by gathering and redistributing the problem data to reduce the need to move it on the communication-intensive coarse grid portion of AMG. The data is gathered in a way that ensures data locality by keeping data movement confined to specific regions of the machine. Any decision to gather data is made systematically through the means of a performance model. This approach results in substantial speedups on a multicore cluster when using AMG to solve a variety of test problems.
使用 OpenMP/MPI 混合编程模型的并行多重网格方法中的粗网格求解器
DOI：
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发表时间：
2012
期刊：
影响因子：
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作者：
Nakajima;K
通讯作者：
K
DOI：
10.1137/1.9780898718003
发表时间：
2003-05
期刊：
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影响因子：
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作者：
Y. Saad
通讯作者：
Y. Saad