Abstract-Solving täta linjära system av ekvationer är ett grundläggande problem inom vetenskaplig databehandling. Numeriska simuleringar med komplexa system representerade i termer av okända variabler och samband mellan dem leder ofta till linjära ekvationssystem som måste lösas så snabbt som möjligt. Vi beskriver aktuella insatser för att utveckla dessa kritiska lösare inom området tät linjär algebra (DLA) för multikärna med GPU-acceleratorer. Vi beskriver hur man kodar/utvecklar lösare för att effektivt använda den höga datorkraft som finns i dessa nya och framväxande hybridarkitekturer. Metoden baseras på hybridiseringstekniker inom ramen för Cholesky, LU och QR factorizations. Vi använder en parallellprogrammeringsmodell på hög nivå och utnyttjar befintlig programvaruinfrastruktur, t.ex. optimerade BLAS för CPU och GPU, och LAPACK för sekventiell CPU-bearbetning. Här ingår även arkitektur- och algoritmspecifika optimeringar för standardlösare samt blandade iterativa förfiningslösningar. De nya algoritmerna, beroende på maskinvarukonfiguration och rutinparametrar, kan leda till order av magnitudacceleration jämfört med samma algoritmer på standard multicore arkitekturer som inte innehåller GPU acceleratorer. De nyutvecklade DLA-lösarna är integrerade och fritt tillgängliga via MAGMA-biblioteket.
Lösningen av täta triangulära system på multikärna och GPU acceleratorer beskrivs i REF.
Dense linear algebra solvers for multicore with GPU accelerators
{'venue': '2010 IEEE International Symposium on Parallel & Distributed Processing, Workshops and Phd Forum (IPDPSW)', 'journal': '2010 IEEE International Symposium on Parallel & Distributed Processing, Workshops and Phd Forum (IPDPSW)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}