@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00211872,
 author = {荒木, 太志 and スッパキットパイサーン, ウォラポン and 須田, 礼仁},
 issue = {4},
 month = {Jul},
 note = {大規模な疎行列-ベクトル積（SpMV）のための効率的な行列データの分割について扱う．グラフのアルゴリズムであるマルチレベル法を用い，頂点セパレータを求めることによって行列を二つのパーティションに 2 次元分割する．演算性能の異なるデバイスや計算機を用いるヘテロな計算環境に行列データを分散配置することを考慮し，任意の比率でデータを分割できるようにする．従って，分割には分割比率とセパレータサイズという二つの評価関数が存在する．従来手法は分割比率とセパレータサイズが同じ評価関数であったが，本研究では異なる評価関数の利用を提案する．実験では行ごとの非ゼロ要素数分布にばらつきがある行列で評価方法によって結果に違いがあらわれた．特に，非ゼロ要素数分布がべき乗則に従うような行列において，分割比率とセパレータサイズの評価にそれぞれ異なる指標を用いた方法では同じ指標を用いた方法に比べてセパレータサイズが最大約 90% 減少した．},
 title = {大規模疎行列データの不均等な2分割アルゴリズム},
 year = {2021}
}