|
Эта публикация цитируется в 2 научных статьях (всего в 2 статьях)
Программное и аппаратное обеспечение для суперЭВМ
Матрично-векторное умножение многократной точности на графическом процессоре
К.С. Исуповa, В. С. Князьковb a Вятский государственный университет
b Пензенский государственный университет
Аннотация:
Мы рассматриваем параллельную реализацию матрично-векторного умножения (GEMV, уровень 2 BLAS) для графических процессоров
(GPU) с использованием арифметики многократной точности на основе
системы остаточных классов. В нашей реализации GEMV покомпонентные
операции с многоразрядными векторами и матрицами разбиваются на части,
каждая из которых выполняется отдельным CUDA ядром. Это исключает
ветвление логики исполнения и позволяет добиться более полного использования ресурсов GPU. Эффективная структура данных для хранения
многоразрядных массивов обеспечивает объединение доступов параллельных
потоков к глобальной памяти GPU в транзакции. Для предложенной реализации GEMV выполнен анализ ошибок округления и получены оценки точности.
Представлены экспериментальные результаты, показывающие высокую
эффективность разработанной реализации по сравнению с существующими
программными пакетами многократной точности для GPU.
Ключевые слова и фразы:
вычисления высокой точности, BLAS, GEMV, параллельные алгоритмы, CUDA, GPU, система остаточных классов.
Поступила в редакцию: 29.04.2020 24.07.2020
Образец цитирования:
К.С. Исупов, В. С. Князьков, “Матрично-векторное умножение многократной точности на графическом процессоре”, Программные системы: теория и приложения, 11:3 (2020), 33–59; Program Systems: Theory and Applications, 11:3 (2020), 61–84
Образцы ссылок на эту страницу:
https://www.mathnet.ru/rus/ps369 https://www.mathnet.ru/rus/ps/v11/i3/p33
|
Статистика просмотров: |
Страница аннотации: | 122 | PDF русской версии: | 287 | PDF английской версии: | 24 | Список литературы: | 19 |
|