Abstrakt. Algoritmerna i de aktuella numeriska linjära algebrabiblioteken (t.ex. LAPACK) inte parallellisera bra på multicore arkitekturer. En ny familj av algoritmer, kakelalgoritmer, har nyligen introducerats. Tidigare forskning har visat att det är möjligt att skriva effektiva och skalbara kakelalgoritmer för att utföra en Cholesky factorization, en (pseudo) LU factorization, och en QR factorization. I detta utvidgade abstrakt, angriper vi problemet med beräkningen av inversen av en symmetrisk positiv bestämd matris. Vi observerar att, med hjälp av en dynamisk aktivitet schemaläggare, är det relativt smärtfritt att översätta befintliga LAPACK-kod för att få en färdig-att-be-executed kakel algoritm. Vi visar dock att icke triviala kompilatortekniker (arrayrenaming, loop reversation och piplining) sedan måste tillämpas för att ytterligare öka parallellismen i vår tillämpning. Vi presenterar preliminära experimentella resultat.
Agullo och Al. REF föreslog en effektiv och skalbar kakelalgoritm för att invertera en symmetrisk positiv bestämd matris.
Towards an Efficient Tile Matrix Inversion of Symmetric Positive Definite Matrices on Multicore Architectures
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}