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Erschienen in:
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2013 | OriginalPaper | Buchkapitel

Unleashing CPU-GPU Acceleration for Control Theory Applications

verfasst von : Peter Benner, Pablo Ezzatti, Enrique S. Quintana-Ortí, Alfredo Remón

Erschienen in: Euro-Par 2012: Parallel Processing Workshops

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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In this paper we review the effect of two high-performance techniques for the solution of matrix equations arising in control theory applications on CPU-GPU platforms, in particular advanced optimization via look-ahead and iterative refinement. Our experimental evaluation on the last GPU-generation from NVIDIA, “Kepler”, shows the slight advantage of matrix inversion via Gauss-Jordan elimination, when combined with look-ahead, over the traditional LU-based procedure, as well as the clear benefits of using mixed precision and iterative refinement for the solution of Lyapunov equations.

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Metadaten
Titel
Unleashing CPU-GPU Acceleration for Control Theory Applications
verfasst von
Peter Benner
Pablo Ezzatti
Enrique S. Quintana-Ortí
Alfredo Remón
Copyright-Jahr
2013
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Buch
Euro-Par 2012: Parallel Processing Workshops

Print ISBN: 978-3-642-36948-3

Electronic ISBN: 978-3-642-36949-0

Copyright-Jahr: 2013

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-36949-0_13

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    Bildnachweise