Abstrakt. Vi presenterar högpresterande implementeringar av QR och singular value sönderdelning av ett parti små matriser värd på GPU med applikationer i komprimering av hierarkiska matriser. Den ensidiga Jacobi-algoritmen används för dess enkelhet och inneboende parallellism som byggsten för SVD i block med låg rankning med hjälp av randomiserade metoder. Vi implementerar flera kärnor baserat på nivån av GPU-minneshierarkin där matriserna kan vistas och visa betydande hastigheter mot strömmade cuSOLVER SVDs. Den resulterande batchade rutinen är en nyckelkomponent i hierarkisk matriskomprimering, vilket öppnar upp möjligheter att utföra H-matris aritmetik effektivt på GPU:er.
På senare tid har några av författarna föreslagit nya batchade QR- och SVD-kärnor för mycket små matrisstorlekar med tillämpningar i komprimering av hierarkiska matriser REF.
Batched QR and SVD Algorithms on GPUs with Applications in Hierarchical Matrix Compression
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}