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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
윌리엄 (인하대학교) 이영주 (삼성전자) 박인규 (인하대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 제18권 제7호
발행연도
2012.7
수록면
509 - 514 (6page)

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본 논문에서는 GPU 병렬처리 환경에서 다중행렬처리를 통한 Hessenberg Reduction 문제의 고속 처리 기법을 제안한다. Hessenberg Reduction 문제는 고유치 문제를 해결하기 위한 필수적인 단계로서, 이를 해결하기 위해 많은 계산량이 필요하다. 기존의 GPU 기반의 처리 기법은 작은 크기의 행렬처리에서 CPU에서의 처리에 비해 효율적이지 못하다. 본 논문에서는 GPU의 자원이 허용하는 최대의 행렬을 동시에 처리함으로써 CPU와 GPU간의 메모리 전송률을 높이고 또한 GPU의 대용량 병렬처리 구조에 부합하여 고속 수행이 가능하도록 한다. 실험 결과 기존의 최적화된 상용 라이브러리와 비교하여 제안하는 알고리즘의 성능이 우수함을 보인다.
#GPU 병렬처리 #다중행렬처리 #선형대수 #고유치 문제 #Hessenberg Reduction #GPU computation #multi-matrix programming #linear algebra #eigenvalue problem

목차

요약
Abstract
1. Introduction
2. Existing Linear Algebra Libraries and Implementation
3. Numerical Algorithm for Eigenvalue Problem
4. Multi-Matrix Programming Model
5. Experimental Results
6. Conclusions
참고문헌

참고문헌 (15)

참고문헌 신청
Z. Bai / 1997 / A test matrix collection for non-hermitian eigenvalue problems google schola G. Quintana-Orti / 2006 / Improving the performance of reduction to hessenberg reduction / ACM Transactions on Mathematical Software 32:180~194 google schola S. Tomov / 2010 / Accelerating the reduction to upper hessenberg, tridiagonal, and bidiagonal forms through hybrid GPU-based computing / Parallel Computing 36:645~654 google schola J. Muramatsu / 2010 / Acceleration of hessenberg reduction for nonsymmetric eigenvalue problems using GPU / Proceeding First International Conference on Networking and Computing :215~219 google schola LAPACK: Linear Algebra PACKage google schola

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