Multilayer Approach for Joint Direct and Transposed Sparse Matrix Vector Multiplication for Multithreaded CPUs

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21240%2F18%3A00314451" target="_blank" >RIV/68407700:21240/18:00314451 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-78024-5_5" target="_blank" >https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-78024-5_5</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-78024-5_5" target="_blank" >10.1007/978-3-319-78024-5_5</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Multilayer Approach for Joint Direct and Transposed Sparse Matrix Vector Multiplication for Multithreaded CPUs

Popis výsledku v původním jazyce

One of the most common operations executed on modern high-perfor-mance computing systems is multiplication of a sparse matrix by a dense vector within a shared-memory computational node. Strongly related but far less studied problem is joint direct and transposed sparse matrix-vector multiplication, which is widely needed by certain types of iterative solvers. We propose a multilayer approach for joint sparse multiplication that balances the workload of threads. Measurements prove that our algorithm is scalable and achieve high computational performance for multiple benchmark matrices that arise from various scientific and engineering disciplines.

Název v anglickém jazyce

Multilayer Approach for Joint Direct and Transposed Sparse Matrix Vector Multiplication for Multithreaded CPUs

Popis výsledku anglicky

One of the most common operations executed on modern high-perfor-mance computing systems is multiplication of a sparse matrix by a dense vector within a shared-memory computational node. Strongly related but far less studied problem is joint direct and transposed sparse matrix-vector multiplication, which is widely needed by certain types of iterative solvers. We propose a multilayer approach for joint sparse multiplication that balances the workload of threads. Measurements prove that our algorithm is scalable and achieve high computational performance for multiple benchmark matrices that arise from various scientific and engineering disciplines.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

—

OECD FORD obor

10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Projekt

—

Návaznosti

S - Specificky vyzkum na vysokych skolach<br>I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Rok uplatnění

2018

Kód důvěrnosti údajů

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

Název statě ve sborníku

Parallel Processing and Applied Mathematics Part I.

ISBN

978-3-319-78023-8

ISSN

0302-9743

e-ISSN

1611-3349

Počet stran výsledku

10

Strana od-do

47-56

Název nakladatele

Springer International Publishing AG

Místo vydání

Cham

Místo konání akce

Lublin

Datum konání akce

10. 9. 2017

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

000458563300005