Efficient Scientific Computation on WP Parallel Computer

MP 병렬컴퓨터에서 효과적인 과학계산의 수행

The Lanczos algorithm is the most commonly used in approximating a small number of extreme eigenvalues for symmetric large sparse matrices. Global communications in MP(Message Passing) parallel computer decrease the computation speed. In this paper, we introduce the s-step Lanczos method, and s-step method generates reduction matrices which are similar to reduction matrices generated by the standard Lanczos method. One iteration of the s-step Lanczos algorithm corresponds to s iterations of the standard Lanczos algorithm. The s-step method has the minimized global communication and has the superior parallel properties to the standard method. These algorithms are implemented on Cray T3E and performance results are presented.

대칭이고 큰 희소 행렬(Large Sparse Matrices)에 대한 가장 작거나 또는 가장 큰 고유치(Eigenvalues)들을 구하기 위해서 Lanczos 방법이 많이 이용된다. MP(Message Passing) 병렬 컴퓨터에서 global communications은 계산 속도를 떨어뜨린다. 본 논문에서는 s-step Lanczos 알고리즘을 소개하였으며 이 s-step 방법은 기존의 Lanczos 알고리즘에 의해 생성된 행렬에 유사한 축소 행렬을 생성하며 s-step Lanczos 알고리즘에서 한번의 반복은 기존의 Lanczos 알고리즘의 s 번 반복에 해당한다. s-step 방법은 global communications을 최소화하였으며 기존의 알고리즘에 비해 뛰어난 병렬 성질을 가진다. 알고리즘들은 Cray T3E에서 수행되었으며 그 결과를 볼 수 있다.