2024-03-28T18:52:03Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:001013982023-04-27T10:00:04Z01164:02240:07465:07590
密行列専用のプレコンディショニングつき反復法の性能評価Performance evaluation of exclusive version of preconditioned iterative method for dense matrixjpn数値計算・密行列計算http://id.nii.ac.jp/1001/00101376/Technical Reporthttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=101398&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1Copyright (c) 2014 by the Information Processing Society of Japan九州大学大学院システム情報科学府九州大学情報基盤研究開発センター同志社大学理工学部岩里洸介藤野清次高橋康人反復法の行列ベクトル積の計算において,疎行列の非零要素のみを格納し,間接参照によりその計算を行うことが多い.このような CRS 形式は,必要メモリ量が少なくかつ計算量も必要最少限で抑えられることから,疎行列向き格納法の一つであるとされる.一方,密行列に対しては,ごく自然な発想として,全ての要素を格納する 2 次元配列を使用すれば,直接参照による計算時間の短縮が図れる可能性がある.本論文では,密行列専用版として直接参照を用いる反復法を実装し,密行列専用版反復法がどの程度高速化が図れるかを調べることにする.As well known, only nonzero entries of a sparse matrix are stored in memory in CRS format. In this case, nonzero entries are refered using indirect access, because it requires a small amount of memory and short time of computation. CRS format, however, is inefficient in case of dense matrix because direct access can be done using two-dimensional array. In this article, we implement an exclusive version of iterative methods with two-dimensional array for dense matrix. Through numerical experiments, we examine speedup of computation time of the proposed version.AN10463942研究報告ハイパフォーマンスコンピューティング(HPC)2014-HPC-1442172014-05-192014-05-16