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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. 2009
  4. 2009-HPC-123

GPUによる4倍精度BLASの実装と評価

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/66883
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/66883
2e0659f0-ccb7-45f7-b072-4c7ad7baddfd
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-HPC09123013.pdf IPSJ-HPC09123013.pdf (354.1 kB)
Copyright (c) 2009 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2009-11-23
タイトル
タイトル GPUによる4倍精度BLASの実装と評価
タイトル
言語 en
タイトル Implementation and Evaluation of Quadruple Precision BLAS on GPU
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 GPUによる数値計算
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
筑波大学システム情報工学研究科
著者所属
筑波大学システム情報工学研究科
著者所属(英)
en
Graduate School of Systems and Information Engineering, University of Tsukuba
著者所属(英)
en
Graduate School of Systems and Information Engineering, University of Tsukuba
著者名 椋木, 大地 高橋, 大介

× 椋木, 大地 高橋, 大介

椋木, 大地
高橋, 大介

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著者名(英) Daichi, Mukunoki Daisuke, Takahashi

× Daichi, Mukunoki Daisuke, Takahashi

en Daichi, Mukunoki
Daisuke, Takahashi

Search repository
論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 本稿では GPU (Graphics Processing Unit) で動作する 4 倍精度 BLAS (Basic Linear Algebra Subprograms) の実装を行った.GPU はメモリ性能に対して演算性能が高く,性能を引き出すには演算密度の高いアプリケーションが求められる.我々は演算密度の高い処理として倍精度演算を組み合わせた Double–Double 型 (DD 型) の 4 倍精度演算と行列積に着目し,GPU 向けの汎用計算開発環境である CUDA (Compute Unified Device Architecture) を用いて,DD 型 4 倍精度 BLAS を実装した.NVIDIA Tesla C1060 における性能評価では,Intel Core i7 920 上で実行した CPU 向けの DD 型 4 倍精度 BLAS である MBLAS と比較し,DD 型 4 倍精度行列積 (DDGEMM) で最大約 30 倍の性能を得た.
論文抄録(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 We implemented a quadruple precision BLAS (Basic Linear Algebra Subprograms) on GPU (Graphics Processing Unit). Since GPU computing performance is much higher than memory bandwidth, it needs the computationintensive applications to give its best performance. As a computation-intensive operation, we focused on Double–Double (DD) quadruple precision operations combined double precision operations and matrix multiplication. We implemented a quadruple precision BLAS using CUDA (Compute Unified Device Architecture) which is general purpose computing environment for GPUs. The experimental results on NVIDIA Tesla C1060 show that DD precision matrix multiplication (DDGEMM) runs maximum 30 times faster than MBLAS on Intel Core i7 920.
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 2009-HPC-123, 号 13, p. 1-6, 発行日 2009-11-23
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 00:50:39.125533
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