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Erschienen in:
PDE Apps for Acoustic Ducts: A Parametrized Component-to-System Model-Order-Reduction Approach Kapitel lesen Erstes Kapitel lesen

2019 | OriginalPaper | Buchkapitel

GPU Optimization of Large-Scale Eigenvalue Solver

verfasst von : Pavel Kůs, Hermann Lederer, Andreas Marek

Erschienen in: Numerical Mathematics and Advanced Applications ENUMATH 2017

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

We present a GPU implementation of a large-scale eigenvalue solver as a part of the ELPA library. We describe the methodology of utilizing the GPU accelerators within an already well optimized MPI-based code. We present numerical results using two different HPC systems equipped with modern GPU accelerators and show the performance benefits of the GPU version.

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Literatur
1.
T. Auckenthaler, V. Blum, H.-J. Bungartz, T. Huckle, R. Johanni, L. Krmer, B. Lang, H. Lederer, P.R. Willems, Parallel solution of partial symmetric eigenvalue problems from electronic structure calculations. Parallel Comput. 37, 783–794 (2011)CrossRef
2.
A. Marek, V. Blum, R. Johanni, V. Havu, B. Lang, T. Auckenthaler, A. Heinecke, H.-J. Bungartz, H. Lederer, The ELPA library - scalable parallel eigenvalue solutions for electronic structure theory and computational science. J. Phys. Condens. Matter 26, 213201 (2014)CrossRef
3.
4.
G.H. Golub, C.F.V. Loan, Matrix Computations (John Hopkins University Press, Baltimore, 2013)MATH
5.
6.
7.
8.
Metadaten
Titel
GPU Optimization of Large-Scale Eigenvalue Solver
verfasst von
Pavel Kůs
Hermann Lederer
Andreas Marek
Copyright-Jahr
2019
Buch
Numerical Mathematics and Advanced Applications ENUMATH 2017

Print ISBN: 978-3-319-96414-0

Electronic ISBN: 978-3-319-96415-7

Copyright-Jahr: 2019

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-96415-7_9