Scalable and Portable LU Factorization with Partial Pivoting on top of Runtime Systems
Résumé
De nos jours, les machines sont de plus en plus grosses, complexes et hétérogènes. Cela rend plus difficile d'avoir un code générique qui soit perfomant, indifféremment de l'architecture de la machine. Afin d'atteindre cet objectif, de plus en plus d'algorithmes sont implémentés sur des supports d'exécution à base de tâches. Dans ce papier, nous proposons une implémentation de HPL sur ces supports d'execution à base de taches. Pour cela, nous avons implémenté l'algorithme dans chameleon, qui est une bibliothèque déjà optimisée et performante, avec le support d'exécution StarPU. Nous expliquons comment arriver à une implementation performance et montrons comment nous arrivons à obtenir 93% en pic de performance par rapport au code de référence sans pivotage.
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POSTER__Scalable_and_portable_LU_LISITO_ALYCIA.pdf (4.98 Mo)
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