Flera meddelandepasserande parallella lösare har utvecklats för allmän (icke-symmetrisk) sparsam LU faktorisering med partiell pivoting. Befintliga lösare var oftast utplacerade och utvärderades på parallella datorplattformar med hög meddelande passerar prestanda (t.ex., 1-10 s i meddelande latens och 100-1000 Mbyte/s i meddelande genomströmning) medan liten uppmärksamhet har ägnats åt långsammare plattformar. Detta papper undersöker tekniker som är särskilt fördelaktiga för LU factorization på plattformar med långsam meddelande passerar. I samband med S + distribuerade minneslösare, finner vi att betydande minskning av applikationsmeddelandet som passerar overhead kan uppnås på bekostnad av extra beräkning och något försvagad numerisk stabilitet. I synnerhet föreslår vi batch pivoting att göra pivot val i grupper genom spekulativ faktorisering, och därmed avsevärt minska inter-processor synkronisering granularitet. Vi experimenterade på tre olika plattformar som passerade med olika kommunikationshastigheter. Även om de föreslagna teknikerna inte ger några prestandafördelar och till och med försvagar numerisk stabilitet på en IBM Regatta multiprocessor med snabba meddelanden, förbättrar de prestandan hos våra testmatriser med 15-460% på ett Ethernet-anslutet 16-node PC-kluster. Med tanke på de olika kompromisserna när det gäller kommunikationsminskande tekniker på olika plattformar som passerar meddelanden föreslår vi också en provtagningsbaserad metod för anpassning av körtidens tillämpningar som automatiskt avgör om dessa tekniker ska användas för en viss plattform och inmatningsmatris.
Shen REF utvärderar tekniker för LU nedbrytning distribueras över noder som är anslutna via slow message.
Parallel sparse LU factorization on different message passing platforms �
{'venue': 'J. Parallel Distributed Comput.', 'journal': 'J. Parallel Distributed Comput.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}