Abstract-We beskriver en implementering av den kommunikationsundvikande QR (CAQR) factorization som körs helt på en enda grafikprocessor (GPU). Vi visar att den minskning av minnestrafiken som tillhandahålls av CAQR gör att vi kan överträffa befintliga parallella GPU-implementeringar av QR för en stor klass av hög-skinny matriser. Andra GPU implementationer av QR handtag panel factorizations genom att antingen skicka arbetet till en allmän-purpose processor eller använda helt bandbreddsbundna operationer, medför dataöverföring overheads. Däremot görs vår QR helt på GPU med hjälp av beräkningsbundna kärnor, vilket innebär att prestanda är bra oavsett bredden på matrisen. Som ett resultat, vi överträffar CULA, en parallell linjär algebra bibliotek för GPUs med upp till 17x för hög-skinny matriser och Intels Math Kernel Library (MKL) med upp till 12x. Vi diskuterar också stationär video bakgrund subtraktion som ett motiverande program. Vi tillämpar en färsk statistisk metod, vilket kräver många iterationer av att beräkna den singular värde sönderdelningen av en hög-skinny matris. Genom att använda CAQR som ett första steg för att få singular value sönderdelning, kan vi få svaret 3x snabbare än om vi använder en traditionell bandbreddsbunden GPU QR faktoriseringjusterad speciellt för den matrisstorlek, och 30x snabbare än om vi använder Intels Math Kernel Library (MKL) singular value decomposition rutin på en multicore CPU.
Demmel m.fl. har utvecklat kommunikationsundvikande QR faktorisering helt på en enda GPU för att minimera kommunikation för höga och smala matriser REF.
Communication-Avoiding QR Decomposition for GPUs
{'venue': '2011 IEEE International Parallel & Distributed Processing Symposium', 'journal': '2011 IEEE International Parallel & Distributed Processing Symposium', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}