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並列クリロフ部分空間アルゴリズムの共有メモリ対称型マルチプロセッサ上での性能評価

共享内存对称多处理器上并行Krylov子空间算法的性能评估

基本信息

批准号：
11780194
负责人：
西田晃
金额：
$ 1.41万
依托单位：
The University of Tokyo
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
财政年份：
1999
资助国家：
日本
起止时间：
1999 至 2000
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究では,離散化された問題を解く際に必要となる大規模線形反復解法の共有メモリ型並列計算機上への効率的な並列実装を実現し,高性能なライブラリを提供することを目的としている.本年度は,昨年度に購入した並列計算機(Dell Computer社製PowerEdge 6300)を用い,Jacobi-Davidson法とその共有メモリアーキテクチャ上での実装方式について検討・評価した.その結果,共有メモリプログラミング用標準アプリケーションプログラムインタフェース(OpenMP)を用いた要素線形演算レベルでのループ並列化により,共有メモリ型計算機上で高い並列化効率が得られることを実証した.汎用性の高いライブラリを作成するためには,計算の各要素が適切な単位に関して最適化され,自由に組み合わせ可能であることが望ましい.そこで,本研究では,米Oak Ridge国立研究所で開発された汎用線形計算ライブラリBLASのうち,疎行列アルゴリズムにおいて計算量の大部分を占めるLevel 1(ベクトル間演算),Level 2(行列-ベクトル間演算)ルーチンについてOpenMPを用いた並列化を行い,Sun Enterprise10000などの大規模な共有メモリアーキテクチャ上で性能を評価した.その結果,Level 1 BLASの並列化に関しては,演算の性質による制約が大きく,一定のスレッド数で飽和するものの,Level 2 BLASに関してはほぼ線形な性能向上が得られることが分かった.

In this paper, we study the necessity of solving discretization problems and the realization of parallel implementation with high efficiency on parallel computers by solving large-scale linear iteration problems. This year, compared with last year's purchase of a parallel computer (Dell Computer PowerEdge 6300),Jacobi-Davidson method has been used in a number of ways. As a result, there are a total of three different types of parallel parallel processing efficiency on the computer. Universal and high level of use, calculation of each element is appropriate, optimization is concerned, free combination is possible. In this study, Oak Ridge National Research Institute has developed universal linear computation, accounting for most of the computation effort. Level 1(inter-class computation),Level 2(inter-class computation), Sun Enterprise 10000 (large-scale inter-class computation), and Sun Enterprise10000 (large-scale inter-class computation). As a result, the parallelism of Level 1 BLAS is related to the nature of the calculation, the constraints are large, the number of segments is saturated, and the parallelism of Level 2 BLAS is related to the linear performance.