Eftersom flerkärniga system fortsätter att vinna mark i High Performance Computing världen, linjära algebra algoritmer måste omformuleras eller nya algoritmer måste utvecklas för att dra nytta av de arkitektoniska funktionerna på dessa nya processorer. Finkornig parallellism blir ett viktigt krav och introducerar nödvändigheten av lös synkronisering i det parallella genomförandet av en operation. Detta dokument presenterar algoritmer för Cholesky, LU och QR factorization där operationer kan representeras som en sekvens av små uppgifter som fungerar på fyrkantiga block av data. Dessa uppgifter kan dynamiskt schemaläggas för genomförandet baserat på beroendena bland dem och på tillgången till beräkningsresurser. Detta kan resultera i en urordning utförande av de uppgifter som helt kommer att dölja närvaron av inneboende sekventiella uppgifter i factorization. Prestandajämförelser presenteras med LAPACK-algoritmerna där parallellism endast kan utnyttjas på nivån för BLAS-operationer och leverantörsimplementationer. Det beskrivna tillvägagångssättet visar uppmuntrande resultat och fortsätter den trend som fastställdes i tidigare verk av samma författare [7, 28, 29].
När det gäller linjära algebraalgoritmer tillhandahåller PLASMA REF finkorniga parallella linjära algebrarutiner med dynamisk schemaläggning genom QURK, som utformats speciellt för numeriska algoritmer.
A Class of Parallel Tiled Linear Algebra Algorithms for Multicore Architectures
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}