Гибридный MPI + OpenMP алгоритм переупорядочения симметричных разреженных матриц и его применение к решению СЛАУ

Автор: Пирова Анна Юрьевна

Журнал: Проблемы информатики @problem-info

Рубрика: Теоретическая и системная информатика

Статья в выпуске: 1 (54), 2022 года.

Бесплатный доступ

В работе рассматривается задача переупорядочения строк и столбцов разреженной матрицы с целью уменьшения заполнения фактора при прямом решении СЛАУ. Предлагается параллельный алгоритм многоуровневого метода вложенных сечений для систем с распределенной памятью, в котором выполняется согласованное использование процессов и потоков в рамках одной вычислительной системы. Приводятся результаты вычислительных экспериментов, показывающие конкурентоспособность реализации в сравнении с аналогами по времени переупорядочения и заполнению фактора матриц. Показано, что применение полученных перестановок позволяет сократить время решения СЛАУ с помощью открытой библиотеки MUMPS на ряде тестовых задач.

Еще

Метод вложенных сечений, переупорядочение разреженных матриц, параллельный алгоритм, решение разреженных слау

Короткий адрес: https://sciup.org/143179063

IDR: 143179063   |   DOI: 10.24412/2073-0667-2022-1-28-41

Список литературы Гибридный MPI + OpenMP алгоритм переупорядочения симметричных разреженных матриц и его применение к решению СЛАУ

  • Karypis G. and Kumar V. ParMctis: Parallel graph partitioning and sparse matrix orderinglibrary. Tech. Rep. TR 97-060, University of Minnesota, Department of Computer Science. 1997.
  • Chevalier C., Pellegrini F. PT-Scotch: A tool for efficient parallel graph ordering // Parallel Computing. 2008. Vol. 34, N 6. P. 318-331. D0I:.
  • MUltifrontal Massively Parallel Solver (MUMPS). [Electron. Res.]: http://mumps.enseeiht.fr/index.php?page=home (дата обращения: 10.11.2021).
  • LaSalle D. and Karypis G. Efficient Nested Dissection for Multicore Architectures // Euro-Par 2015: Parallel Processing. 2015, Springer Berlin Heidelberg. P. 467-478. DOI10.1007/978-3-662-48096- 0_36.
  • OncMKL PARDISO - Parallel Direct Sparse Solver Interface. Developer Reference. [Electron. Res.]: https://www.intel.com/content/www/us/en/develop/documentation/onemkl-developer- reference-с/top/sparse- solver-routines/onemkl-pardiso-parallel-direct-sparse-solver- iface.html.
  • Parallel Direct Sparse Solver for Clusters Interface. Developer Reference. [Electron. Res.]: https: //www.intel.com/content/www/us/en/develop/documentation/onemkl-developer-reference-с/top/sparse-solver-routines/parallel-direct-sp-solver-for-clusters-iface.html.
  • Pirova A., Meyerov I., Kozinov E., Lebedev S. PMORSy: parallel sparse matrix ordering software for fill-in minimization // Optimization Methods and Software. 2017. Vol. 32. N 2. P. 274-289.
  • Пирова А.Ю., Мееров И. Б., Козинов Е.А. Программный комплекс DMORSy для переупорядочения разреженных матриц на кластерных системах // Международная конференция.,Суперкомпьютерные дни в России": Труды конференции (Москва, 24-25 сентября 2018). М: изд-во МГУ. 2018. С. 749-757.
  • Пирова А.Ю. Гибридный MPI + ОрепМР алгоритм переупорядочения симметричных разреженных матриц для систем с распределенной памятью // Математическое моделирование и суперкомпьютерные технологии. Труды XXI Международной конференции (Н. Новгород, 22-26 ноября 2021 г.) / Под ред. проф. Д. В. Баландина - Нижний Новгород: Изд-во Нижегородского госуниверситета, 2021. С. 268-273.
  • Suite Sparse Matrix Collection. [Electron. Res.]: https://sparse.tamu.edu/(дата обращения: 10.11.2021).
Еще
Статья научная