@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00241707,
 author = {幸谷, 智紀},
 issue = {14},
 month = {Dec},
 note = {BNCmatmul は倍精度ベースのマルチコンポーネント方式の多倍長精度と，整数ベースの任意精度方式の多倍長精度をサポートした，基本線形計算ライブラリである．SIMD 演算とOpenMP による並列化を取り入れた高速化を行っており，既存の MPLAPACK/MPBLAS と同等の多倍長精度線形計算を x86 CPU上で高速に実行することができる．本報告では，BNCmatmul に取り入れた SIMD 化した疎行列-ベクトル乗算 (SpMV) を並列化した実数 SpMV と，実数 SpMV をベースに実装した複素 SpMV の性能評価を行うとともに，Krylov 部分空間法に適用した結果について述べる．, BNCmatmul is a basic linear algebra subprogram (BLAS) library that supports multiple-precision calculation based on both binary64-based multi-component-way and integer-based arbitrary precision floating-point arithmetic. It accelerates computations by incorporating SIMD operations and parallelization using OpenMP, enabling high-speed execution of multiple-precision linear calculations on x86 CPUs, comparable to the existing MPLAPACK/MPBLAS. In this report, we evaluate the performance of parallelized, SIMDized real sparse matrix-vector multiplication (SpMV) and the complex SpMV implementation based on the real SpMV. Additionally, we discuss its application to the Krylov subspace method.},
 title = {並列化した多倍長精度疎行列・ベクトル乗算の性能評価},
 year = {2024}
}