Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Space-efficient sparse matrix storage formats for massively parallel systems

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21240%2F12%3A00193783" target="_blank" >RIV/68407700:21240/12:00193783 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="http://dx.doi.org/10.1109/HPCC.2012.18" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1109/HPCC.2012.18</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1109/HPCC.2012.18" target="_blank" >10.1109/HPCC.2012.18</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Space-efficient sparse matrix storage formats for massively parallel systems

  • Popis výsledku v původním jazyce

    In this paper, we propose and evaluate new storage formats for sparse matrices that minimize the space complexity of information about matrix structure. The motivation of our work are applications with very large sparse matrices that due to their size must be processed on massively parallel computer systems consisting of tens or hundreds of thousands of processor cores and that must be stored in a distributed file system using parallel I/O. The parallel I/O is typically the main performance bottleneck and reading or writing such matrices from/to distributed file system can take significant amount of time. We try to reduce this time by reducing the amount of data to be processed.

  • Název v anglickém jazyce

    Space-efficient sparse matrix storage formats for massively parallel systems

  • Popis výsledku anglicky

    In this paper, we propose and evaluate new storage formats for sparse matrices that minimize the space complexity of information about matrix structure. The motivation of our work are applications with very large sparse matrices that due to their size must be processed on massively parallel computer systems consisting of tens or hundreds of thousands of processor cores and that must be stored in a distributed file system using parallel I/O. The parallel I/O is typically the main performance bottleneck and reading or writing such matrices from/to distributed file system can take significant amount of time. We try to reduce this time by reducing the amount of data to be processed.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    IN - Informatika

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/GAP202%2F12%2F2011" target="_blank" >GAP202/12/2011: Paralelní vstupně/výstupní algoritmy pro rozsáhlé řídké matice</a><br>

  • Návaznosti

    N - Vyzkumna aktivita podporovana z neverejnych zdroju

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2012

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    HPCC 2012: IEEE 14th International Conference on High Performance Computing and Communications

  • ISBN

    978-0-7695-4749-7

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    7

  • Strana od-do

    54-60

  • Název nakladatele

    IEEE Computer Society

  • Místo vydání

    Los Alamitos

  • Místo konání akce

    Liverpool

  • Datum konání akce

    25. 6. 2012

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku

    000310377500008