ABSTRACT Som en viktig del av dagens vanliga datorsystem är GPU inte bara kraftfulla grafikmotorer utan också mycket parallella programmerbara processorer. Samarbete mellan processorer och GPU krävs för att uppnå hög datorprestanda i heterogena system med multi-CPU och multi-GPU. Det är utmanande att utveckla nya parallella algoritmer på heterogena arkitekturer med flera processorer och flera GPU-processorer för t.ex. kommunikation, lastbalansering, minnesutrymmen och synkronisering Vi presenterar en parallell Cholesky block factorization algoritm för heterogen multi-CPU och multi-GPU arkitekturer. Först, en matris är partitionerad i olika stora block baserat på med prestanda för CPU och GPU. Därefter används en endimensionell block-cyklisk distributionsstrategi för att allokera radblocksdata till varje CPU och GPU för att minimera kommunikationen. Datoruppgiften relaterad till det bestämda radblocket kommer sedan att utföras av motsvarande CPU eller GPU. Experiment på ett system med två processorer och åtta GPU:er visar god lastbalansering, parallellism, kommunikationskostnader och skalbarhet.
En radblock cyklisk distribution Cholesky factorization algoritm beskrevs i REF för heterogena multipla processorer och flera GPUs arkitekturer.
A Heterogeneous Parallel Cholesky Block Factorization Algorithm
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}