大規模疎行列固有値計算における行列ベクトル積の並列性能向上方法(<特集>行列・固有値問題における線形計算アルゴリズムとその応用)
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概要
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Large-scale sparse matrix computations perform unsatisfactory on the parallel computers. The aim of this paper is to present a high performance implementation of Lanczos eigensolver. A method of bandwidth reduction type ordering is applied for matrix-vector multiplications, one of the main parts in Lanczos eigensolvers. The results show that the implementation with the method performs about 1.6 times faster in the best case. This implies that the ordering, which is known as effective in linear solvers, is also effective in the eigensolver.
- 日本応用数理学会の論文
- 2005-06-25
著者
-
直野 健
(株)日立製作所中央研究所
-
猪貝 光祥
(株)日立超LSIシステムズ
-
木立 啓之
(株)日立超LSIシステムズ
-
木立 啓之
株式会社日立超LSIシステムズ
-
猪貝 光祥
日立超LSIシステムズ
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