岩浆

MAGMA项目旨在开发一个密集的线性代数库,类似于LAPACK,但针对异构/混合架构,从当前的“多核+GPU”系统开始。MAGMA的研究基于这样一个理念,即为了应对新兴混合环境的复杂挑战,最佳软件解决方案本身必须进行混合,将不同算法的优势结合在一个框架内。基于这一思想,我们的目标是为混合manycore和GPU系统设计线性代数算法和框架,使应用程序能够充分利用每个混合组件提供的功能。


zbMATH中的参考文献(参考文献54条)

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按年份排序(引用)
  1. Brown等人:libCEED:基于高阶元素离散化的快速代数(2021)不是zbMATH
  2. 凯斯,D.E。;L taief,H。;Turkiyyah,G.:层次结构上的分层算法(2020)
  3. 比丽娜,比塔;Bylina,Jarosław:多核架构的并行平铺WZ分解算法(2019)
  4. 唐加拉,杰克;大门,马克;海达尔,阿扎姆;库扎克,雅库布;卢斯泽克,皮奥特;吴邦若;山崎,一太郎;亚尔汗,亚辛;阿巴伦科夫,马克西姆斯;巴格尔普尔,纳金;斯瓦林,哈曼;西斯泰克,雅库布;史蒂文斯,大卫;祖农、马乌西;Relton,Samuel D.:PLASMA:使用OpenMP的多核并行线性代数软件(2019年)
  5. 佛多,萨比纳;Németh,ZoltáN:再结晶ABS方法并行实施的数值分析(2019年)
  6. 卡森,艾琳;Higham,Nicholas J.:通过三种精度的迭代求精加速线性系统的求解(2018)
  7. 达夫,伊恩;霍格,乔纳森;Lopez,Florent:使用序列任务流实现对稀疏Cholesky的实验(2018)
  8. Cedric Nugteren:CLBlast:A Tuned OpenCL BLAS库(2017)阿尔十四
  9. 陈,程;方建斌;唐、陶;Yang,Canqun:异构系统的LU因子分解:实现高性能的节能方法(2017)
  10. 菲利普斯,萨尔瓦托;卡德利尼,缬草;巴比里,戴维德;Fanfarillo,Alessandro:GPGPU上的稀疏矩阵向量乘法(2017)
  11. 乔森,索斯泰恩H。;马诺莱斯库,安德烈;果安、西生;阿卜杜拉,Nzar Rauf;斯泰克,安娜;唐志顺;Gudmundsson,Vidar:复杂开放量子系统稳态的马尔科夫时间演化的有效测定(2017)
  12. 基米希,A.N。;波波夫,A.V。;Chistyakov,O.V.:求解稀疏矩阵代数特征值问题的混合算法(2017)
  13. 范泽,G场。;Smith,Tyler M.:通过3m和4m方法实现高性能复杂矩阵乘法(2017)
  14. 艾哈迈德阿卜杜勒法塔赫;大卫·凯斯;Ltaief,Hatem:KBLAS:GPU加速器上密集矩阵向量乘法的优化库(2016)
  15. 阿格洛,伊曼纽;布塔里,阿尔弗雷多;格尔穆切,阿布杜;Lopez,Florent:使用顺序任务流运行时系统实现多核架构的多前沿稀疏解算器(2016)
  16. 贝里亚科夫,格雷布;Matiyasevich,Yuri:使用任意精度算法计算行列式和子式的并行算法(2016)
  17. 查拉拉,阿里;伊夫,哈坦;David Keyes:在GPU上重新设计三角形密集矩阵计算(2016)
  18. 蒋乃元;Zavala,Victor M.:大规模非线性规划的无惯性滤波线搜索算法(2016)
  19. 盖瑟尔,彼得;李小叶。;鲁埃,弗朗索瓦·亨利;威廉姆斯,塞缪尔;Napov,Artem:使用随机抽样的新型HSS结构多前额解算器的高效多核实现(2016)
  20. 伊文,文学硕士。;Ong,B.W.:大型网络聚集数据分析的分布式增量SVD算法(2016)

更多出版物请访问:http://icl.cs.utk.edu/magma/pubs/index.html