ПРОГРАММНЫЕ СИСТЕМЫ: ТЕОРИЯ И ПРИЛОЖЕНИЯ

12+

Электронный научный журнал Института программных систем имени А.К. Айламазяна Российской академии наук

Титульная страница
О журнале
Редакция
Процесс публикации
Научная этика
Авторам
Выпуски журнала
Архив выпусков

Статьи представлены в формате PDF

Для чтения файлов в формате PDF рекомендуется
программа Adobe Reader

 


• Содержание выпуска №3(46), 2020 г. •
• Математическое моделирование •
• Математические основы программирования •
• Программное и аппаратное обеспечение для суперЭВМ •
• Программное и аппаратное обеспечение распределенных и суперкомпьютерных систем •
• Искусственный интеллект, интеллектуальные системы, нейронные сети •

Программное и аппаратное обеспечение для суперЭВМ

Ответственный за рубрику: д.ф.-м.н., чл.-корр. РАН Абрамов С.М.

Слева для каждой статьи показаны: присвоенный статье порядковый номер; дата поступления статьи в редакцию; количество страниц статьи в формате А5; ссылка на полный текст статьи в формате PDF .

 

13

Поступила в редакцию 29.04.2020

Подписана в печать 20.08.2020

27 с.

PDF

К. С. Исупов, В. С. Князьков
Матрично-векторное умножение многократной точности на графическом процессоре

Мы рассматриваем параллельную реализацию матрично-векторного умножения (GEMV, уровень 2 BLAS) для графических процессоров (GPU) с использованием арифметики многократной точности на основе системы остаточных классов. В нашей реализации GEMV покомпонентные операции с многоразрядными векторами и матрицами разбиваются на части, каждая из которых выполняется отдельным CUDA ядром. Это исключает ветвление логики исполнения и позволяет добиться более полного использования ресурсов GPU. Эффективная структура данных для хранения многоразрядных массивов обеспечивает объединение доступов параллельных потоков к глобальной памяти GPU в транзакции. Для предложенной реализации GEMV выполнен анализ ошибок округления и получены оценки точности.
Представлены экспериментальные результаты, показывающие высокую эффективность разработанной реализации по сравнению с существующими программными пакетами многократной точности для GPU.

Ключевые слова: вычисления высокой точности, BLAS, GEMV, параллельные алгоритмы, CUDA, GPU, система остаточных классов.

Ссылка на статью обязательна

http://psta.psiras.ru/read/psta2020_3_33-59.pdf

цифровой идентификатор статьи DOI

https://doi.org/10.25209/2079-3316-2020-11-3-33-59

14

Поступила в редакцию 29.04.2020

Подписана в печать 20.08.2020

24 с.

PDF

К. С. Исупов, В. С. Князьков
Матрично-векторное умножение многократной точности на графическом процессоре (англ.)

Мы рассматриваем параллельную реализацию матрично-векторного умножения (GEMV, уровень 2 BLAS) для графических процессоров (GPU) с использованием арифметики многократной точности на основе системы остаточных классов. В нашей реализации GEMV покомпонентные операции с многоразрядными векторами и матрицами разбиваются на части, каждая из которых выполняется отдельным CUDA ядром. Это исключает ветвление логики исполнения и позволяет добиться более полного использования ресурсов GPU. Эффективная структура данных для хранения многоразрядных массивов обеспечивает объединение доступов параллельных потоков к глобальной памяти GPU в транзакции. Для предложенной реализации GEMV выполнен анализ ошибок округления и получены оценки точности.
Представлены экспериментальные результаты, показывающие высокую эффективность разработанной реализации по сравнению с существующими программными пакетами многократной точности для GPU.

Ключевые слова: вычисления высокой точности, BLAS, GEMV, параллельные алгоритмы, CUDA, GPU, система остаточных классов.

Ссылка на статью обязательна

http://psta.psiras.ru/read/psta2020_3_61-84.pdf

цифровой идентификатор статьи DOI

https://doi.org/10.25209/2079-3316-2020-11-3-61-84

   

Уважаемые читатели!

Математический институт им. В.А. Стеклова Российской академии наук приступает к работе в рамках Государственного контракта № 13.597.11.0043 по теме «Создание электронного архива выпусков научных журналов по тематическому направлению «Математика, физика, информационные технологии». Архив будет размещен на Общероссийском портале Math-Net.Ru.

Предполагается пополнить коллекцию Math-Net.Ru архивами ряда ведущих журналов по математике, физике и информационным технологиям, а также материалами научных мероприятий.

Проект представлен в социальных сетях

 

• Содержание выпуска №3(46), 2020 г. •
• Математическое моделирование •
• Математические основы программирования •
• Программное и аппаратное обеспечение для суперЭВМ •
• Программное и аппаратное обеспечение распределенных и суперкомпьютерных систем •
• Искусственный интеллект, интеллектуальные системы, нейронные сети •

 

Адрес редакции: 152021, Ярославская обл., Переславский район, село Веськово, ул. Петра Первого, д. 4 "а"
Тел.: (4852) 695-228.       E-mail: info@psta.psiras.ru.      Сетевой адрес издания: http://psta.psiras.ru

© Электронный научный журнал «Программные системы: теория и приложения» (дизайн) 2010-2017
© Институт программных систем имени А.К. Айламазяна РАН  2010-2018