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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. 2008
  4. 99(2008-HPC-117)

ハウスホルダーQR分解のためのAllReduceアルゴリズムの性能と精度

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/28645
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/28645
f5dec3cc-c527-4223-a71a-e69409125a93
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-HPC08117005.pdf IPSJ-HPC08117005.pdf (747.8 kB)
Copyright (c) 2008 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2008-10-08
タイトル
タイトル ハウスホルダーQR分解のためのAllReduceアルゴリズムの性能と精度
タイトル
言語 en
タイトル Performance and accuracy of the AllReduce algorithm for the Householder QR factorization
言語
言語 jpn
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
名古屋大学大学院工学研究科計算理工学専攻
著者所属
名古屋大学大学院工学研究科計算理工学専攻
著者所属
名古屋大学大学院工学研究科計算理工学専攻
著者所属(英)
en
Department of Computational Science and Engineering, Graduate School of Engineering, Nagoya University
著者所属(英)
en
Department of Computational Science and Engineering, Graduate School of Engineering, Nagoya University
著者所属(英)
en
Department of Computational Science and Engineering, Graduate School of Engineering, Nagoya University
著者名 森, 大介 山本, 有作 張紹良

× 森, 大介 山本, 有作 張紹良

森, 大介
山本, 有作
張紹良

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著者名(英) Daisuke, Mori Yusaku, Yamamoto Shao-Liang, Zhang

× Daisuke, Mori Yusaku, Yamamoto Shao-Liang, Zhang

en Daisuke, Mori
Yusaku, Yamamoto
Shao-Liang, Zhang

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 従来, QR 分解を計算するに当たって,直交性の高い Q が得られることからハウスホルダー変換が用いられてきた.しかし,並列計算によって高速化を図る際に,アルゴリズムの強い遂次性から十分な並列性能が発揮できたとは言えない.そこヘ近年,並列粒度の高い AllReduce アルゴリズムが提案された.このアルゴリズムは行列を上下に分割してそれぞれに対して QR 分解を行うことにより,並列粒度の増大を可能としている. AllReduce アルゴリズムは様々な QR 分解手法に適用できるが,本稿ではハウスホルダー変換による手法に言及し,従来の手法と AllReduce アルゴリズムを用いた手法の性能の比較ならびに精度の比較を行う.
論文抄録(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 Up to now, the Householder QR algorithm has been one of preferred methods for QR factorization because of its high orthogonality of Q. However, due to its strong sequential nature, it is not straightforward to accelerate the algorithm by parallel computation. Recently the AllRedece algorithm, which has large grain size, was proposed. This algorithm makes it possible to increase the grain size by dividing the target matrix into the upper and the lower submatrices and performing the QR factorization of each submatrix independently. While the AllReduce algorithm is applicable to various QR factorization methods, we focus on application to the Householder QR algorithm in this report. We will compare the performance and the accuracy of the conventional method and the AllReduce algorithm.
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 情報処理学会研究報告ハイパフォーマンスコンピューティング(HPC)

巻 2008, 号 99(2008-HPC-117), p. 25-29, 発行日 2008-10-08
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 2025-01-22 17:58:40.447049
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