Performance and Energy Optimization of the Iterative Solution of Sparse Linear Systems on Multicore Processors
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Mostra el registre complet de l'elementcomunitat-uji-handle:10234/9
comunitat-uji-handle2:10234/29747
comunitat-uji-handle3:10234/162753
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Títol
Performance and Energy Optimization of the Iterative Solution of Sparse Linear Systems on Multicore ProcessorsAutoria
Òrgan responsable
Universitat Jaume I. Departament d'Enginyeria i Ciència dels ComputadorsData de defensa
2017-03-08Editor
Universitat Jaume IParaules clau
Àrea de coneixement
Pàgines
176 p.;Resum
En esta tesis doctoral se aborda la solución de sistemas dispersos de ecuaciones lineales utilizando métodos iterativos precondicionados basados en subespacios de Krylov. En concreto, se centra en ILUPACK, una biblioteca ... [+]
En esta tesis doctoral se aborda la solución de sistemas dispersos de ecuaciones lineales utilizando métodos iterativos precondicionados basados en subespacios de Krylov. En concreto, se centra en ILUPACK, una biblioteca que implementa precondicionadores de tipo ILU multinivel para la solución eficiente de sistemas lineales dispersos. El incremento en el número de ecuaciones, y la aparición
de nuevas arquitecturas, motiva el desarrollo de una versión paralela de ILUPACK que optimice tanto el tiempo de ejecución como el consumo energético en arquitecturas multinúcleo actuales y en clusters de nodos construidos con esta tecnología. El objetivo principal de la tesis es el diseño, implementación y valuación de resolutores paralelos energéticamente eficientes para sistemas lineales dispersos orientados a procesadores multinúcleo así como aceleradores hardware como el Intel Xeon Phi. Para
lograr este objetivo, se aprovecha el paralelismo de tareas mediante OmpSs y MPI, y se desarrolla un entorno automático para detectar ineficiencias energéticas. [-]
In this dissertation we target the solution of large sparse systems of linear equations using preconditioned iterative methods based on Krylov subspaces. Specifically, we focus on ILUPACK, a library that offers ... [+]
In this dissertation we target the solution of large sparse systems of linear equations using preconditioned iterative methods based on Krylov subspaces. Specifically, we focus on ILUPACK, a library that offers multi-level ILU preconditioners for the effective solution of sparse linear systems.
The increase of the number of equations and the introduction of new HPC architectures motivates us to develop a parallel version of ILUPACK which optimizes both execution time and energy consumption on current multicore architectures and clusters of nodes built from this type of technology. Thus, the main goal of this thesis is the design, implementation and evaluation of parallel and energy-efficient iterative sparse linear system solvers for multicore processors as well as recent manycore accelerators such as the Intel Xeon Phi. To fulfill the general objective, we optimize ILUPACK exploiting task parallelism via OmpSs and MPI, and also develope an automatic framework to detect energy inefficiencies. [-]
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