정보과학회 논문지 C : 컴퓨팅의 실제
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| 한글제목(Korean Title) |
GPU 상에서 다중행렬처리를 이용한 Hessenberg 축약 알고리즘의 고속 수행 기법 |
| 영문제목(English Title) |
A Fast Solution of Hessenberg Reduction Algorithm Using Multi-Matrix Processing on GPU |
| 저자(Author) |
윌 리 엄
이 영 주
박 인 규
Williem
Youngjoo Lee
In Kyu Park
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 18 NO. 07 PP. 0509 ~ 0514 (2012. 07) |
한글내용
(Korean Abstract) |
본 논문에서는 GPU 병렬처리 환경에서 다중행렬처리를 통한 Hessenberg Reduction 문제의 고속 처리 기법을 제안한다. Hessenberg Reduction 문제는 고유치 문제를 해결하기 위한 필수적인 단계 로서, 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. |
영문내용
(English Abstract) |
In this letter, we propose a multi-matrix programming model in GPU computation to deal with Hessenberg reduction problem. Hessenberg reduction problem is the most important step in eigenvalue problem, which is computationally expensive. Conventional method using GPU is inefficient in GPU resource usage when it deals with small matrix. The proposed method computes as many matrices as possible which maximally utilizes the GPU resources. Therefore, the proposed method achieves higher memory transfer rate between CPU and GPU, and massive parallel computation that is well fit for GPU computation. Experimental results show that the proposed outperforms the optimized commercial packages. |
| 키워드(Keyword) |
GPU 병렬처리
다중행렬처리
선형대수
고유치 문제
Hessenberg Reduction
GPU computation
multi-matrix programming
linear algebra
eigenvalue problem
Hessenberg Reduction
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