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  1. 研究報告
  2. ハイパフォーマンスコンピューティング(HPC)
  3. 2016
  4. 2016-HPC-156

メモリ使用量を抑えた疎行列疎行列積計算のGPU高速化

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/174473
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/174473
b0408d14-458d-4e30-af30-34bea166d27d
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-HPC16156015.pdf IPSJ-HPC16156015.pdf (494.7 kB)
Copyright (c) 2016 by the Information Processing Society of Japan

WEKO

オープンアクセス
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2016-09-08
タイトル
タイトル メモリ使用量を抑えた疎行列疎行列積計算のGPU高速化
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 HPCシステム
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
資源タイプ technical report
著者所属
東京工業大学
著者所属
東京工業大学
著者所属
東京工業大学
著者所属(英)
en
Tokyo Institute of Technology
著者所属(英)
en
Tokyo Institute of Technology
著者所属(英)
en
Tokyo Institute of Technology
著者名 長坂, 侑亮

× 長坂, 侑亮

長坂, 侑亮

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額田, 彰

× 額田, 彰

額田, 彰

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松岡, 聡

× 松岡, 聡

松岡, 聡

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 AMG 法など反復解法の前処理において用いられる疎行列疎行列積計算は,ランダムなメモリアクセスによって性能向上が困難であることに加え,出力される行列の非ゼロ要素配置が計算開始時には不明であるという特徴を持つ.GPU での高速化を目的とした既存のアルゴリズムでは,実際に出力行列に必要となるメモリ使用量と比べて多大なメモリを要するため,適用可能な行列が制限されている.適切な場合分けとシェアードメモリの活用によってメモリの使用量を抑えることで広範な行列に対して適用可能であり,かつ更なる高性能化を実現する GPU での疎行列疎行列積計算手法を提案する.様々な特性を持つ 12 個の行列に対して Maxwell 世代 GPU にて性能評価を行い,既存の疎行列計算ライブラリから単精度で最大 4.77倍,倍精度で最大 3.84 倍の性能向上を達成した.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN10463942
書誌情報 研究報告ハイパフォーマンスコンピューティング(HPC)

巻 2016-HPC-156, 号 15, p. 1-9, 発行日 2016-09-08
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8841
Notice
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-20 06:41:20.364407
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