学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点

採択課題 【詳細】

jh160041-NAHI Hierarchical low-rank approximation methods on distributed memory and GPUs
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, Global Scientific Information and Computing Center)
概要 本研究課題ではH行列のOpenMP・MPIハイブリッド実装であるHACApKをGPU実装へと拡張する。そのためにテネシー大学のJack Dongarraのグループで開発されている小規模ブロック行列用のBLASライブラリであるMAGMAの拡張版をHACApKに実装する。そのために、国際共同研究としてJack Dongarraのグループの山崎研究員に参加していただき、HACApKとblock MAGMAのインターフェイスの開発を行う。
報告書等 研究紹介ポスター最終報告書
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JHPCN : Japan High Performance Computing and Networking plus Large-scale Data Analyzing and Information Systems
Update:2016.3.18