大量の実行列の固有値計算のためのGPU実装

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2016-09-29
• タイトル: 大量の実行列の固有値計算のためのGPU実装
• タイトル / 言語: en
• タイトル: A GPU Implementation of Eigenvalue Computation for a Large Number of Matrices
• 言語: eng
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: ポスタ・デモセッション
• 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: 広島大学大学院工学研究科
• 著者所属: 広島大学大学院工学研究科
• 著者所属: 広島大学大学院工学研究科
• 著者所属: 広島大学大学院工学研究科
• 著者所属: 広島大学大学院工学研究科
• 著者所属: 広島大学大学院工学研究科
• 著者所属: 広島大学大学院工学研究科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Engineering, Hiroshima University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Engineering, Hiroshima University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Engineering, Hiroshima University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Engineering, Hiroshima University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Engineering, Hiroshima University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Engineering, Hiroshima University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Engineering, Hiroshima University
• 著者名: 戸倉，宏樹; 本田，巧; 伊藤，靖朗; 中野，浩嗣; 西野，光哉; 廣田，優史朗; 佐伯，正美
• 著者名(英): Hiroki, Tokura; Takumi, Honda; Yasuaki, Ito; Koji, Nakano; Mitsuya, Nishino; Yushiro, Hirota; Masami, Saeki
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 行列の固有値計算は,制御システム設計や画像処理をはじめ様々な分野で必要とされる処理である．そのため,固有値計算の高速化に関する様々な研究が行われており，固有値計算をサポートした線形代数ライブラリも数多く存在する． しかし,それらの研究やライブラリは巨大な行列の固有値計算の高速化に焦点を当てており，大量の小規模行列の固有値計算の高速化には焦点を当てていない．本論文では,大量の小規模の実行列の固有値計算のための 3 つの異なるスレッド割り当ての GPU 実装を提案する．提案実装を評価するために,GeFbrce GTX TITAN X を用いた.結果として,提案実装は 500000 の 5×5 の行列の固有値計算において Intel Core i7-4790 を用いた CPU 実装と比較し約 15 倍の高速化を達成した．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: The computation of eigenvalues of a matrix has a lot of applications in the field of science and engineering such as image processing, control engineering, among the others. Thus, many researchers have been devoted to accelerate the eigenvalue computation and many computer languages, systems, and environments supporting matrix manipulation offer libraries / function calls for this task. Some of them are optimized for computation of the eigenvalues of a very large matrix by parallel processing. However, such libraries / function calls are not aimed at accelerating the eigenvalues computation for a lot of small matrices. In this paper, we present a GPU implementation of bulk computation of eigenvalues for a large number of real matrices. In particular. We propose three assignments of GPU threads to matrices. The experimental results on NVIDIA GeForce GTX TITAN X show that our GPU implementation for 500000 matrices of size 5 x 5 attains a speed-up factor of 15 over the GPU implementation on Intel Core i7-4790.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN10096105
• 書誌情報: 研究報告システム・アーキテクチャ（ARC）; 巻 2016-ARC-222, 号 5, p. 1-6, 発行日 2016-09-29
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8574
• 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