基于BLACS的2.5D并行矩阵乘法

来源 :计算机学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：luowanda

【摘要】

：

并行矩阵乘法是线性代数中最重要的基本运算之一,同时也是许多科学应用的基石.随着高性能计算(HPC)向E级计算发展,并行矩阵乘法的通信开销所占比重越来越大.如何降低并行矩阵

【作者】

：

廖霞李胜国卢宇彤杨灿群

【机构】

：

国防科技大学计算机学院,中山大学国家超级计算中心,国防科技大学并行与分布处理重点实验室

【出处】

：

计算机学报

【发表日期】

：

2021年5期

【关键词】

：

2.5D并行矩阵乘算法 SCALAPACK PUMMA矩阵乘算法 SUMMA算法分布式并行

【基金项目】

：

科技部重点研发计划项目(2018YFB0204301),国家重点研发计划(2018YFB0204303),国家自然科学基金项目(61872392,U1811461),国家数值风洞项目(NNW2019ZT6-B20、NNW2019ZT6-B21、NNW2019ZT5-A10),广东省自然科学基金(2018B030312002),广东省“珠江人才计划”引进创新创业团队(2016ZT06D211),湖南

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并行矩阵乘法是线性代数中最重要的基本运算之一,同时也是许多科学应用的基石.随着高性能计算(HPC)向E级计算发展,并行矩阵乘法的通信开销所占比重越来越大.如何降低并行矩阵乘法的通信开销,提高并行矩阵乘的可扩展性是当前研究的热点之一.本文提出一种新型的分布式并行稠密矩阵乘算法,即2.5D版本的PUMMA(Parallel Universal Matrix Multiplication Algorithm)算法,该算法是通过将初始的进程分成c组,利用计算节点的额外内存,在每个进程组上同时存储矩阵A、B和执行1

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