採択課題 【詳細】
| jh170057-NAHI | Hierarchical low-rank approximation methods on distributed memory and GPUs |
|---|---|
| 課題代表者 | 横田理央(東京工業大学) Rio Yokota (Tokyo Institute of Technology) |
| 概要 | H行列などの階層的低ランク近似法は O(N^2)の要素を持つ密行列をO(N)の要素を持つ行列に圧縮することができる。圧縮された行列を用いることで、行列積、LU分解、 固有値の計算をO(NlogN)で行うことができるため、従来密行列の解法が用いられてきた分野では階層的低ランク近似法の導入が 近年盛んに行なわれている。しかし、これらの階層的低ランク近似法の高性能な並列実装は少なく、GPUなどへの実装も未成熟である。本研究ではH行列のOpenMP, MPIコードであるHACApKのCUDA実装とLU分解への拡張を行う。 |
| 関連Webページ | |
| 報告書等 | 研究紹介ポスター ／ 最終報告書 |
| 業績一覧 | (1) 学術論文 （査読あり） |
| 該当なし | |
| (2) 国際会議プロシーディングス （査読あり） | |
| 該当なし | |
| (3) 国際会議発表（査読なし） | |
| 該当なし | |
| (4) 国内会議発表（査読なし） | |
| 該当なし | |
| (5) 公開したライブラリなど | |
| 該当なし | |
| (6) その他（特許，プレスリリース，著書等） | |
| 該当なし |
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