【摘要】：為提高大規(guī)模平臺(tái)上可擴(kuò)展矩陣乘法的并行計(jì)算效率,提出一種并行分層可擴(kuò)展矩陣乘法的遞階優(yōu)化方法。首先,在可擴(kuò)展矩陣乘法算法(SMM)算法樞軸行和樞軸列通信研究基礎(chǔ)上,利用分層方式在更高等級(jí)上對(duì)網(wǎng)格進(jìn)行矩形群劃分,實(shí)現(xiàn)矩陣乘法的二維計(jì)算向三維計(jì)算轉(zhuǎn)變,并設(shè)計(jì)對(duì)應(yīng)的集群內(nèi)通信和集群間通信過(guò)程,實(shí)現(xiàn)SMM乘法的遞階并行優(yōu)化(HSMM);其次,對(duì)所提HSMM算法進(jìn)行理論分析,分情況對(duì)其通信成本進(jìn)行分析和預(yù)測(cè),推導(dǎo)出最佳計(jì)算成本的集群數(shù)選取方式;最后,通過(guò)在Grid5000和BlueGene/P測(cè)試平臺(tái)實(shí)驗(yàn),顯示所提算法在執(zhí)行時(shí)間和通信時(shí)間指標(biāo)上均要優(yōu)于對(duì)比算法,驗(yàn)證了所提算法有效性和理論分析的正確性。
[Abstract]:In order to improve the parallel computing efficiency of scalable matrix multiplication on large-scale platforms, a hierarchical optimization method for parallel hierarchical scalable matrix multiplication is proposed. Firstly, on the basis of the research on the communication between pivot row and pivot row of (SMM) algorithm, the grid is divided into rectangular groups at a higher level by using hierarchical method, and the two-dimensional computation of matrix multiplication is transformed into three-dimensional computation, which is based on the research of the communication between pivot row and pivot row of the extended matrix multiplication algorithm. The corresponding intra-cluster communication and inter-cluster communication process are designed, and the hierarchical parallel optimization (HSMM); for SMM multiplication is realized. Secondly, the proposed HSMM algorithm is analyzed theoretically, and the communication cost is analyzed and predicted according to the situation, and the optimal selection method of cluster number is deduced. Finally, experiments on Grid5000 and BlueGene/P test platform show that the proposed algorithm is superior to the contrast algorithm in terms of execution time and communication time. The validity of the proposed algorithm and the correctness of the theoretical analysis are verified.
【作者單位】： 中山火炬職業(yè)技術(shù)學(xué)院信息工程系;廣東外語(yǔ)外貿(mào)大學(xué)思科信息學(xué)院;
【分類(lèi)號(hào)】：TP338.6

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2454159