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Exploiting nested task-parallelism in the H-LU factorization

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Exploiting nested task-parallelism in the H-LU factorization

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Carratalá-Sáez, R.; Christophersen, S.; Aliaga, JI.; Beltrán, V.; Börm, S.; Quintana Ortí, ES. (2019). Exploiting nested task-parallelism in the H-LU factorization. Journal of Computational Science. 33:20-33. https://doi.org/10.1016/j.jocs.2019.02.004

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Título: Exploiting nested task-parallelism in the H-LU factorization
Autor: Carratalá-Sáez, Rocío Christophersen, Sven Aliaga, José I. Beltrán, Vicenç Börm, Steffen Quintana Ortí, Enrique Salvador
Entidad UPV: Universitat Politècnica de València. Departamento de Informática de Sistemas y Computadores - Departament d'Informàtica de Sistemes i Computadors
Fecha difusión:
Resumen:
[EN] We address the parallelization of the LU factorization of hierarchical matrices (H-matrices) arising from boundary element methods. Our approach exploits task-parallelism via the OmpSs programming model and runtime, ...[+]
Palabras clave: Hierarchical linear algebra , LU factorization , Nested task-parallelism , Task dependencies , Multi-threading , Multicore processors , Boundary element methods (BEM)
Derechos de uso: Reconocimiento - No comercial - Sin obra derivada (by-nc-nd)
Fuente:
Journal of Computational Science. (issn: 1877-7503 )
DOI: 10.1016/j.jocs.2019.02.004
Editorial:
Elsevier
Versión del editor: https://doi.org/10.1016/j.jocs.2019.02.004
Código del Proyecto:
info:eu-repo/grantAgreement/MINECO//TIN2014-53495-R/ES/COMPUTACION HETEROGENEA DE BAJO CONSUMO/
info:eu-repo/grantAgreement/AEI/Plan Estatal de Investigación Científica y Técnica y de Innovación 2013-2016/TIN2017-82972-R/ES/TECNICAS ALGORITMICAS PARA COMPUTACION DE ALTO RENDIMIENTO CONSCIENTE DEL CONSUMO ENERGETICO Y RESISTENTE A ERRORES/
info:eu-repo/grantAgreement/UJI//UJI-B2017-46/
Agradecimientos:
The researchers from Universidad Jaume I (UJI) were supported by projects CICYT TIN2014-53495-R and TIN2017-82972-R of MINECO and FEDER; project UJI-B2017-46 of UJI; and the FPU program of MECD.
Tipo: Artículo

References

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The OpenMP API specification for parallel programming, http://www.openmp.org/.

OmpSs project home page, http://pm.bsc.es/ompss.

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HLIBpro library home page, https://www.hlibpro.com/.

Bempp library home page, https://bempp.com/.

HACApK library github repository, https://github.com/hoshino-UTokyo/hacapk-gpu.

hmglib library github repository, https://github.com/zaspel/hmglib.

HiCMA library github repository, https://github.com/ecrc/hicma.

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