Downsampling Algorithms for Large Sparse Matrices
Popis výsledku
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
Výsledek na webu
http://link.springer.com/article/10.1007%2Fs10766-014-0315-8#
DOI - Digital Object Identifier
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Downsampling Algorithms for Large Sparse Matrices
Popis výsledku v původním jazyce
Mapping of sparse matrices to processors of a parallel system may have a significant impact on the development of sparse-matrix algorithms and, in effect, to their efficiency. We present and empirically compare two downsampling algorithms for sparse matrices. The first algorithm is independent of particular matrix-processors mapping, while the second one is adapted for cases where matrices are partitioned among processors according to contiguous chunks of rows/columns. We show that the price for the versatility of the first algorithm is the collective communication performed by all processors. The second algorithm uses more efficient communication strategy, which stems from the knowledge of mapping of matrices to processors, and effectively outperformsthe first algorithm in terms of running time.
Název v anglickém jazyce
Downsampling Algorithms for Large Sparse Matrices
Popis výsledku anglicky
Mapping of sparse matrices to processors of a parallel system may have a significant impact on the development of sparse-matrix algorithms and, in effect, to their efficiency. We present and empirically compare two downsampling algorithms for sparse matrices. The first algorithm is independent of particular matrix-processors mapping, while the second one is adapted for cases where matrices are partitioned among processors according to contiguous chunks of rows/columns. We show that the price for the versatility of the first algorithm is the collective communication performed by all processors. The second algorithm uses more efficient communication strategy, which stems from the knowledge of mapping of matrices to processors, and effectively outperformsthe first algorithm in terms of running time.
Klasifikace
Druh
Jx - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)
CEP obor
IN - Informatika
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
GAP202/12/2011: Paralelní vstupně/výstupní algoritmy pro rozsáhlé řídké matice
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)
Ostatní
Rok uplatnění
2015
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název periodika
International Journal of Parallel Programming
ISSN
0885-7458
e-ISSN
—
Svazek periodika
43
Číslo periodika v rámci svazku
5
Stát vydavatele periodika
US - Spojené státy americké
Počet stran výsledku
24
Strana od-do
679-702
Kód UT WoS článku
000358648600001
EID výsledku v databázi Scopus
2-s2.0-84938963170
Základní informace
Druh výsledku
Jx - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)
CEP
IN - Informatika
Rok uplatnění
2015