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229 results on '"Agullo, Emmanuel"'

101. Reliability of Checksum based Detection for Soft Errors in Conjugate Gradient Variants

Author: Agullo, Emmanuel, Giraud, Luc, Yetkin, Emrullah Fatih, High-End Parallel Algorithms for Challenging Numerical Simulations (HiePACS), Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique (LaBRI), Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), ANR-10-G8EX-0003,ECS(2010), European Project: 610741,EC:FP7:ICT,FP7-ICT-2013-10,EXA2CT(2013), Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Giraud, Luc, G8 Recherche sur le calcul exascale pour l'environnement - - ECS2010 - ANR-10-G8EX-0003 - G8 Recherche sur le calcul exascale pour l'environnement - VALID, and EXascale Algorithms and Advanced Computational Techniques - EXA2CT - - EC:FP7:ICT2013-09-01 - 2016-08-31 - 610741 - VALID
Subjects: [INFO.INFO-DC] Computer Science [cs]/Distributed, Parallel, and Cluster Computing [cs.DC], [INFO.INFO-MO] Computer Science [cs]/Modeling and Simulation, [MATH.MATH-NA] Mathematics [math]/Numerical Analysis [math.NA], [INFO.INFO-DC]Computer Science [cs]/Distributed, Parallel, and Cluster Computing [cs.DC], [INFO.INFO-MO]Computer Science [cs]/Modeling and Simulation, [MATH.MATH-NA]Mathematics [math]/Numerical Analysis [math.NA]
Abstract: International audience; Soft errors that are not detected by hardware mechanisms may be extremely complex to detect at the software layer. One option is to perform a full duplication of the computation (and data) and check on a regular basis that intermediate results are consistent. However, this mechanism may be prohibitive. In the context of CG solver, the most prohibitive operation to duplicate is SpMV. To avoid the duplication of this operation, checksum mechanisms may be employed. In this presentation, we investigate the reliability of such an approach in finite precision arithmetic. We illustrate our discussion with the CGPOP code, a miniapp for performing the CG within the Parallel Ocean Program (POP), which is a candidate for exascale climate simulations.
Published: 2015

102. Portable task-based programming for elastodynamics

Author: Boillot, Lionel, Agullo, Emmanuel, Bosilca, George, Calandra, Henri, Barucq, Hélène, Diaz, Julien, Advanced 3D Numerical Modeling in Geophysics (Magique 3D), Laboratoire de Mathématiques et de leurs Applications [Pau] (LMAP), Université de Pau et des Pays de l'Adour (UPPA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Pau et des Pays de l'Adour (UPPA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Université de Pau et des Pays de l'Adour (UPPA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), High-End Parallel Algorithms for Challenging Numerical Simulations (HiePACS), Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique (LaBRI), Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Innovative Computing Laboratory [Knoxville] (ICL), The University of Tennessee [Knoxville], Centre scientifique et Technique Jean Feger (CSTJF), TOTAL FINA ELF, Plafrim, Strategic Action Depth Imaging Partnership, Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, and TOTAL-Scientific and Technical Center Jean Féger (CSTJF)
Subjects: [INFO.INFO-DC]Computer Science [cs]/Distributed, Parallel, and Cluster Computing [cs.DC], [INFO.INFO-MO]Computer Science [cs]/Modeling and Simulation, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS
Abstract: International audience
Published: 2015

103. On a Hierarchical Parallel Algebraic Domain Decomposition Linear Solver

Author: Agullo, Emmanuel, Giraud, Luc, Guermouche, Abdou, Nakov, Stojce, Roman, Jean, High-End Parallel Algorithms for Challenging Numerical Simulations (HiePACS), Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique (LaBRI), Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Agullo, Emmanuel, Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, and Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)
Subjects: [INFO.INFO-DC] Computer Science [cs]/Distributed, Parallel, and Cluster Computing [cs.DC], [INFO.INFO-DC]Computer Science [cs]/Distributed, Parallel, and Cluster Computing [cs.DC]
Abstract: International audience; The solution of linear systems is often the most computational consuming kernel in large complex numerical simulations. In this talk, we will describe a parallel algebraic hierarchical linear solver for sparse linear systems. The numerical scheme based on a partition of the adjacency graph of a sparse matrix, that leads to the solution of a Schur complement system, will be presented as well as the related preconditioning technique. Parallel numerical experiments of the hybrid direct/iterative technique will be described on 3D examples from both academic and industrial relevance. Prospective for implementations on many- cores heterogeneous systems on runtime systems will be discussed.
Published: 2012

104. Complexity analysis of sparse hybrid linear solvers

Author: Agullo, Emmanuel, Giraud, Luc, Guermouche, Abdou, Roman, Jean, High-End Parallel Algorithms for Challenging Numerical Simulations (HiePACS), Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique (LaBRI), Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB), Agullo, Emmanuel, Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, and Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Subjects: [INFO.INFO-DC] Computer Science [cs]/Distributed, Parallel, and Cluster Computing [cs.DC], [INFO.INFO-DC]Computer Science [cs]/Distributed, Parallel, and Cluster Computing [cs.DC], ComputingMilieux_MISCELLANEOUS
Abstract: International audience
Published: 2010

105. Toward parallel scalable linear solvers suited for large scale hierarchical parallel platforms

Author: Agullo, Emmanuel, Faverge, Mathieu, Giraud, Luc, Guermouche, Abdou, Ramet, Pierre, Roman, Jean, High-End Parallel Algorithms for Challenging Numerical Simulations (HiePACS), Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique (LaBRI), Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB), Ramet, Pierre, Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, and Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Subjects: Large Scale Simulations, Parallel Scalable Algorithms, [INFO.INFO-DC] Computer Science [cs]/Distributed, Parallel, and Cluster Computing [cs.DC], Resiliency, Numerical Linear Algebra, [INFO.INFO-DC]Computer Science [cs]/Distributed, Parallel, and Cluster Computing [cs.DC]
Abstract: International audience; In this talk we will discuss the current and future research activities on the design of parallel scalable linear systems for large scale problems that range from dense linear algebra, to parallel sparse direct solver and hybrid iterative-direct approaches that attempt to go beyond the best capabilities one can expect from sparse direct solvers. In particular we will describe the current activities on the implementations designed on top of runtime systems that should provide both code and performance portabilities across different parallel platforms. Finally, we will present some preliminary results to address the resilience issues on extreme scale computers; for that purpose we consider numerical alternatives that do not intensively rely on checkpoint restart mechanisms.
Published: 2014

106. Preliminary Investigations on Resilient Parallel Numerical Linear Algebra Solvers

Author: Agullo, Emmanuel, Giraud, Luc, Salas, Pablo, Yetkin, Emrullah Fatih, Zounon, Mawussi, High-End Parallel Algorithms for Challenging Numerical Simulations (HiePACS), Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique (LaBRI), Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Département de génie mécanique [Sherbrooke] (UdeS), Université de Sherbrooke (UdeS), and Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest
Subjects: ComputingMilieux_MISCELLANEOUS
Abstract: International audience
Published: 2014

107. Some Progresses on Krylov Linear Solvers: Block-variants and Resiliency

Author: Agullo, Emmanuel, Giraud, Luc, Jing, Yan-Fei, Salas, Pablo, Yetkin, Emrullah Fatih, Zounon, Mawussi, High-End Parallel Algorithms for Challenging Numerical Simulations (HiePACS), Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique (LaBRI), Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), School of Mathematical Sciences/Institute of Computational Science, University of Electronic Science and Technology of China [Chengdu] (UESTC), Département de génie mécanique [Sherbrooke] (UdeS), Université de Sherbrooke (UdeS), Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, and University of Electronic Science and Technology of China (UESTC)
Subjects: ComputingMilieux_MISCELLANEOUS
Abstract: International audience
Published: 2014

108. Recover-Restart Strategies for Resilient Parallel Numerical Linear Algebra Solvers

Author: Agullo, Emmanuel, Giraud, Luc, Salas, Pablo, Zounon, Mawussi, High-End Parallel Algorithms for Challenging Numerical Simulations (HiePACS), Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique (LaBRI), Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Département de génie mécanique [Sherbrooke] (UdeS), Université de Sherbrooke (UdeS), Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB), ANR-10-BLAN-0301,RESCUE,Résilience des applications scientifiques sur machines exascales(2010), and Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Subjects: [INFO.INFO-DC]Computer Science [cs]/Distributed, Parallel, and Cluster Computing [cs.DC], ComputingMilieux_MISCELLANEOUS
Abstract: International audience; The advent of extreme scale machines will require the use of parallel resources at an unprecedented scale, probably leading to a high rate of hardware faults. Handling fully these faults at the computer system level may have a prohibitive cost. High performance computing applications that aim at exploiting all these resources will thus need to be resilient, i.e. be able to compute a correct solution in presence of core crashes. In this work, we investigate possible remedies in the framework of numerical linear algebra problems such as the solution of linear systems or eigen-problems that are the inner most numerical kernels in many scientifi c and engineering applications and also ones of the most time consuming parts. More precisely, we present recovery techniques followed by restarting strategies. In the framework of Krylov subspace linear solvers the lost entries of the iterate are interpolated using the available entries on the still alive cores to defi ne a new initial guess before restarting the Krylov method. In particular, we consider two interpolation policies that preserve key numerical properties of well-known linear solvers, namely the monotony decrease of the A-norm of the error of the conjugate gradient or the residual norm decrease of GMRES. We extend these interpolation ideas in the context of some state of the art eigensolvers where these recovery approaches are applied to reconstruct a meaningful search space for restarting. We assess the impact of the recovery method, the fault rate and the number of processors on the robustness of the resulting numerical linear solvers.
Published: 2014

109. Harnessing clusters of hybrid nodes with a sequential task-based programming model

Author: Agullo, Emmanuel, Aumage, Olivier, Faverge, Mathieu, Furmento, Nathalie, Pruvost, Florent, Sergent, Marc, Thibault, Samuel, High-End Parallel Algorithms for Challenging Numerical Simulations (HiePACS), Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique (LaBRI), Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Innovative Computing Laboratory [Knoxville] (ICL), The University of Tennessee [Knoxville], STatic Optimizations, Runtime Methods (STORM), Commissariat à l'Energie Atomique et aux Energies Alternatives (CEA-CESTA), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA), PlaFRIM, Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, and Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)
Subjects: [INFO]Computer Science [cs], [INFO.INFO-DC]Computer Science [cs]/Distributed, Parallel, and Cluster Computing [cs.DC]
Abstract: International audience; Runtime systems usually abstract a single node. The Sequential Task Flow (STF) model has been proven efficient on shared memory applications. When harnessing cluster of nodes, how should they communicate? By using explicit MPI user calls ? By using a specific paradigm ? Or can we keep the same STF paradigm and almost the same code, and leave the runtime system handle data transfers? We show how such a system has been sucessfully implemented on top of the StarPU runtime.
Published: 2014

110. Task-based FMM for heterogeneous architectures

Author: Agullo, Emmanuel, Bramas, Bérenger, Coulaud, Olivier, Darve, Eric, Messner, Matthias, Takahashi, Toru, High-End Parallel Algorithms for Challenging Numerical Simulations (HiePACS), Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique (LaBRI), Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB), Institute for Computational and Mathematical Engineering [Stanford] (ICME), Stanford University, Department of Mechanical Engineering [Stanford], Department of Mechanical Science and Engineering, Nagoya University, Inria, plafrim, Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, and Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Subjects: heterogeneous architectures, pipeline, Fast multipole methods, scheduling, runtime system, [INFO.INFO-DC]Computer Science [cs]/Distributed, Parallel, and Cluster Computing [cs.DC], graphics processing unit
Abstract: High performance \FMM is crucial for the numerical simulation of many physical problems. In a previous study~\cite{Agullo2013}, we have shown that task-based \FMM provides the flexibility required to process a wide spectrum of particle distributions efficiently on multicore architectures. In this paper, we now show how such an approach can be extended to fully exploit heterogeneous platforms. For that, we design highly tuned GPU versions of the two dominant operators (P2P and M2L) as well as a scheduling strategy that dynamically decides which proportion of subsequent tasks are processed on regular CPU cores and on GPU accelerators. We assess our method with the StarPU runtime system for executing the resulting task flow on an Intel X5650 Nehalem multicore processor possibly enhanced with one, two or three Nvidia Fermi M2070 or M2090 GPUs. A detailed experimental study on two 30 million particle distributions (a cube and an ellipsoid) shows that the resulting software consistently achieves high performance across architectures.; Développer une méthode des Multipôles Rapide (FMM) à haute performance est cruciale pour des simulations numériques dans beaucoup de problèmes physiques. Dans une étude précédente~\cite{Agullo2013}, nous avons montré que l'utilisation d'un paradigme à base de tâches fournit la flexibilité nécessaire pour traiter efficacement un large spectre de distributions de particules sur des architectures homogènes. Dans ce document, nous montrons maintenant comment une telle approche peut être étendue pour exploiter toutes les unités de calculs (CPU et GPU) des machines hétérogènes. Pour cela, nous présentons une version optimisée pour GPU des deux opérateurs dominants (P2P et M2L) de la FMM ainsi qu'une stratégie d'ordonnancement qui décide dynamiquement quelle proportion de tâches est traitée par les cœurs CPU et par des accélérateurs GPU. Nous évaluons notre méthode avec le moteur d'exécution StarPU pour exécuter le flot de tâches résultant sur un processeur Intel X5650 Nehalem augmenté avec un, deux ou trois Nvidia Fermi M2070 ou M2090. Une étude expérimentale détaillée sur deux distributions de 30 millions de particules (un cube et un ellipsoïde) montre que nous obtenons des résultats performants sur cette architecture.
Published: 2014

111. Block GMRES method with inexact breakdowns and deflated restarting

Author: Agullo, Emmanuel, Giraud, Luc, Jing, Yan-Fei, High-End Parallel Algorithms for Challenging Numerical Simulations (HiePACS), Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique (LaBRI), Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), School of Mathematical Sciences/Institute of Computational Science, University of Electronic Science and Technology of China [Chengdu] (UESTC), Plafrim, INRIA, plafrim, Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB), and University of Electronic Science and Technology of China (UESTC)
Subjects: MathematicsofComputing_NUMERICALANALYSIS, [MATH.MATH-CA]Mathematics [math]/Classical Analysis and ODEs [math.CA], [INFO.INFO-NA]Computer Science [cs]/Numerical Analysis [cs.NA], [MATH.MATH-NA]Mathematics [math]/Numerical Analysis [math.NA]
Abstract: Preliminary version of the paper ti appear in SIMAX; We consider the solution of large linear systems with multiple right-hand sides using a block GMRES approach. We introduce a new algorithm that effectively handles the situation of almost rank deficient block generated by the block Arnoldi procedure and that enables the recycling of spectral information at restart. The first feature is inherited from an algorithm introduced by Robbé and Sadkane~[M. Robbé and M. Sadkane. Exact and inexact breakdowns in the block GMRES method. Linear Algebra and its Applications, 419: 265-285, 2006.], while the second one is obtained by extending the deflated restarting strategy proposed by Morgan~[R. B. Morgan. Restarted block GMRES with deflation of eigenvalues. Applied Numerical Mathematics, 54(2): 222-236, 2005.]. Through numerical experiments, we show that the new algorithm combines efficiently the attractive numerical features of its two parents that it outperforms.
Published: 2014

112. Overview of Distributed Linear Algebra on Hybrid Nodes over the StarPU Runtime

Author: Agullo, Emmanuel, Aumage, Olivier, Faverge, Mathieu, Furmento, Nathalie, Pruvost, Florent, Sergent, Marc, Thibault, Samuel, Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique (LaBRI), Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB), High-End Parallel Algorithms for Challenging Numerical Simulations (HiePACS), Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Efficient runtime systems for parallel architectures (RUNTIME), Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Sergent, Marc, Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), and Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest
Subjects: [INFO.INFO-DC] Computer Science [cs]/Distributed, Parallel, and Cluster Computing [cs.DC], [INFO.INFO-DC]Computer Science [cs]/Distributed, Parallel, and Cluster Computing [cs.DC]
Abstract: International audience; Runtime systems usually abstract a single node, like Plasma/Quark, Flame/SuperMatrix, Morse/StarPU,Dplasma/Parsec ... When going into harnessing cluster of nodes, how should they communicate? By using explicit MPI user calls ? By using a specific paradigm (Dplasma) ? Or can we keep the same paradigm and almost the same code, and leave the runtime system handle data transfers? We show how such a system has been sucessfully implemented on top of the StarPU runtime.
Published: 2014

113. Recovery-Restart Techniques for Resilient Krylov Methods

Author: Agullo, Emmanuel, Giraud, Luc, Pablo, Salas, Zounon, Mawussi, High-End Parallel Algorithms for Challenging Numerical Simulations (HiePACS), Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique (LaBRI), Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Département de génie mécanique [Sherbrooke] (UdeS), Université de Sherbrooke (UdeS), and Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest
Subjects: [INFO.INFO-DC]Computer Science [cs]/Distributed, Parallel, and Cluster Computing [cs.DC]
Abstract: International audience; he advent of extreme scale machines will require the use of parallel resources at an unprecedented scale, possibly leading to a high rate of hardware faults. In this presentation, we investigate recovery followed by restarting strategies for the resilience of Krylov subspace linear solvers as well as of eigensolvers.
Published: 2014

114. Implementing Multifrontal Sparse Solvers for Multicore Architectures with Sequential Task Flow Runtime Systems

Author: Agullo, Emmanuel, primary, Buttari, Alfredo, additional, Guermouche, Abdou, additional, and Lopez, Florent, additional
Published: 2016
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115. Are Static Schedules so Bad? A Case Study on Cholesky Factorization

Author: Agullo, Emmanuel, primary, Beaumont, Olivier, additional, Eyraud-Dubois, Lionel, additional, and Kumar, Suraj, additional
Published: 2016
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116. On rounding error resilience, maximal attainable accuracy and parallel performance of the pipelined Conjugate Gradients method for large-scale linear systems in PETSc

Author: Cools, Siegfried, primary, Vanroose, Wim, additional, Yetkin, Emrullah Fatih, additional, Agullo, Emmanuel, additional, and Giraud, Luc, additional
Published: 2016
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117. Robust Memory-Aware Mappings for Parallel Multifrontal Factorizations

Author: Agullo, Emmanuel, primary, Amestoy, Patrick R., additional, Buttari, Alfredo, additional, Guermouche, Abdou, additional, L'Excellent, Jean-Yves, additional, and Rouet, François-Henry, additional
Published: 2016
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118. Task‐based FMM for heterogeneous architectures

Author: Agullo, Emmanuel, primary, Bramas, Berenger, additional, Coulaud, Olivier, additional, Darve, Eric, additional, Messner, Matthias, additional, and Takahashi, Toru, additional
Published: 2015
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119. On the Resilience of Parallel Sparse Hybrid Solvers

Author: Agullo, Emmanuel, primary, Giraud, Luc, additional, and Zounon, Mawussi, additional
Published: 2015
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120. Task-Based Multifrontal QR Solver for GPU-Accelerated Multicore Architectures

Author: Agullo, Emmanuel, primary, Buttari, Alfredo, additional, Guermouche, Abdou, additional, and Lopez, Florent, additional
Published: 2015
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121. Fast and Accurate Simulation of Multithreaded Sparse Linear Algebra Solvers

Author: Stanisic, Luka, primary, Agullo, Emmanuel, additional, Buttari, Alfredo, additional, Guermouche, Abdou, additional, Legrand, Arnaud, additional, Lopez, Florent, additional, and Videau, Brice, additional
Published: 2015
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122. 3D Geophysics over a runtime system on a ccNUMA machine

Author: Boillot, Lionel, Agullo, Emmanuel, Bosilca, George, Calandra, Henri, Advanced 3D Numerical Modeling in Geophysics (Magique 3D), Laboratoire de Mathématiques et de leurs Applications [Pau] (LMAP), Université de Pau et des Pays de l'Adour (UPPA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Pau et des Pays de l'Adour (UPPA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), High-End Parallel Algorithms for Challenging Numerical Simulations (HiePACS), Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique (LaBRI), Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Innovative Computing Laboratory [Knoxville] (ICL), The University of Tennessee [Knoxville], Centre scientifique et Technique Jean Feger (CSTJF), TOTAL FINA ELF, Plafrim, Strategic Action Depth Imaging Partnership, Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, and TOTAL-Scientific and Technical Center Jean Féger (CSTJF)
Subjects: [INFO.INFO-DC]Computer Science [cs]/Distributed, Parallel, and Cluster Computing [cs.DC], [INFO.INFO-MO]Computer Science [cs]/Modeling and Simulation, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS
Abstract: International audience
Published: 2013

123. Combining recent HPC techniques for 3D geophysics acceleration

Author: Boillot, Lionel, Agullo, Emmanuel, Bosilca, George, Calandra, Henri, Advanced 3D Numerical Modeling in Geophysics (Magique 3D), Laboratoire de Mathématiques et de leurs Applications [Pau] (LMAP), Université de Pau et des Pays de l'Adour (UPPA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Pau et des Pays de l'Adour (UPPA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), High-End Parallel Algorithms for Challenging Numerical Simulations (HiePACS), Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique (LaBRI), Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB), Innovative Computing Laboratory [Knoxville] (ICL), The University of Tennessee [Knoxville], TOTAL-Scientific and Technical Center Jean Féger (CSTJF), TOTAL FINA ELF, Plafrim, Strategic Action Depth Imaging Partnership, Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), and Centre scientifique et Technique Jean Feger (CSTJF)
Subjects: Discontinuous Galerkin Method, [SPI]Engineering Sciences [physics], accelerator, Performance Computing, [PHYS.MECA]Physics [physics]/Mechanics [physics], runtime, elastodynamics, [MATH.MATH-NA]Mathematics [math]/Numerical Analysis [math.NA], High
Abstract: International audience; Reverse Time Migration technique produces underground images using wave propagation. A discretization based on the Discontinuous Galerkin Method unleashes a massively parallel elastodynamics simulation, an interesting feature for current and future architectures. In this work, we propose to combine two recent HPC techniques to achieve a high level of efﬁciency: the use of runtimes (StarPU and PaRSEC) to easily exploit the hardware capabilitites, and the intergration of accelerators (Intel Xeon Phi). Preliminary results are presented.
Published: 2013

124. Towards resilient parallel linear Krylov solvers with recover-restart strategies

Author: Agullo, Emmanuel, Giraud, Luc, Guermouche, Abdou, Roman, Jean, High-End Parallel Algorithms for Challenging Numerical Simulations (HiePACS), Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique (LaBRI), Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), ANR-10-BLAN-0301,RESCUE,Résilience des applications scientifiques sur machines exascales(2010), Giraud, Luc, BLANC - Résilience des applications scientifiques sur machines exascales - - RESCUE2010 - ANR-10-BLAN-0301 - BLANC - VALID, and Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest
Subjects: ComputingMilieux_MISCELLANEOUS
Abstract: International audience
Published: 2013

125. Towards resilient parallel linear Krylov solvers: recover-restart strategies

Author: Agullo, Emmanuel, Giraud, Luc, Guermouche, Abdou, Roman, Jean, Zounon, Mawussi, High-End Parallel Algorithms for Challenging Numerical Simulations (HiePACS), Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique (LaBRI), Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), INRIA, plafrim, Zounon, Mawussi, BLANC - Résilience des applications scientifiques sur machines exascales - - RESCUE2010 - ANR-10-BLAN-0301 - BLANC - VALID, Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB), CERFACS, and ANR-10-BLAN-0301,RESCUE,Résilience des applications scientifiques sur machines exascales(2010)
Subjects: Resilience, monotonic convergence, ACM: G.: Mathematics of Computing/G.4: MATHEMATICAL SOFTWARE/G.4.6: Reliability and robustness, [INFO.INFO-DC] Computer Science [cs]/Distributed, Parallel, and Cluster Computing [cs.DC], ACM: G.: Mathematics of Computing/G.1: NUMERICAL ANALYSIS/G.1.3: Numerical Linear Algebra, ACM: G.: Mathematics of Computing/G.4: MATHEMATICAL SOFTWARE/G.4.4: Parallel and vector implementations, [INFO.INFO-DC]Computer Science [cs]/Distributed, Parallel, and Cluster Computing [cs.DC], linear Krylov solvers, linear and least-square interpolation, [MATH.MATH-NA]Mathematics [math]/Numerical Analysis [math.NA]
Abstract: International audience; : The advent of extreme scale machines will require the use of parallel resources at an unprecedented scale, probably leading to a high rate of hardware faults. High Performance Computing (HPC) applications that aim at exploiting all these resources will thus need to be resilient, \emph{i.e.}, be able to compute a correct solution in presence of faults. In this work, we investigate possible remedies in the framework of the solution of large sparse linear systems that is often the inner most numerical kernel in many scientific and engineering applications and also one of the most time consuming part. More precisely, we present recovery followed by restarting strategies in the framework of Krylov subspace solvers where lost entries of the iterate are interpolated to define a new initial guess before restarting. In particular, we consider two interpolation policies that preserve key numerical properties of well-known solvers, namely the monotony decrease of the A-norm of the error of the conjugate gradient (CG) or the residual norm decrease of GMRES. We assess the impact of the recovery method, the fault rate and the number of processors on the robustness of the resulting linear solvers. We consider experiments with CG, GMRES and Bi-CGStab.
Published: 2013

126. Optimized propagators for elastic waves with anisotropy Part 1: Applied Mathematics Part 2: High-Performance Computing

Author: Boillot, Lionel, Agullo, Emmanuel, Barucq, Hélène, Bosilca, George, Calandra, Henri, Diaz, Julien, Advanced 3D Numerical Modeling in Geophysics (Magique 3D), Laboratoire de Mathématiques et de leurs Applications [Pau] (LMAP), Université de Pau et des Pays de l'Adour (UPPA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Pau et des Pays de l'Adour (UPPA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Université de Pau et des Pays de l'Adour (UPPA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), High-End Parallel Algorithms for Challenging Numerical Simulations (HiePACS), Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique (LaBRI), Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Innovative Computing Laboratory [Knoxville] (ICL), The University of Tennessee [Knoxville], TOTAL-Scientific and Technical Center Jean Féger (CSTJF), TOTAL FINA ELF, Plafrim, Strategic Action Depth Imaging Partnership, Mésocentre de Calcul Intensif Aquitain, Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, and Centre scientifique et Technique Jean Feger (CSTJF)
Subjects: [INFO.INFO-DC]Computer Science [cs]/Distributed, Parallel, and Cluster Computing [cs.DC], [INFO.INFO-MO]Computer Science [cs]/Modeling and Simulation, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS
Abstract: International audience
Published: 2013

127. Task-based FMM for multicore architectures

Author: Agullo, Emmanuel, Bramas, Bérenger, Coulaud, Olivier, Darve, Eric, Messner, Matthias, Takahashi, Toru, Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique (LaBRI), Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), High-End Parallel Algorithms for Challenging Numerical Simulations (HiePACS), Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Department of Mechanical Engineering [Stanford], Stanford University, Institute for Computational and Mathematical Engineering [Stanford] (ICME), Department of Mechanical Science and Engineering, Nagoya University, Equipe associée FastLA, INRIA, Plafrim, FastLA, Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB), and Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest
Subjects: shared memory paradigm, pipeline, Fast multipole methods, runtime system, 78M16, 68W10, [INFO.INFO-DC]Computer Science [cs]/Distributed, Parallel, and Cluster Computing [cs.DC], multicore architectures
Abstract: Preliminary version of a paper to appear in SIAM SISC; Fast Multipole Methods (FMM) are a fundamental operation for the simulation of many physical problems. The high performance design of such methods usually requires to carefully tune the algorithm for both the targeted physics and hardware. In this paper, we propose a new approach that achieves high performance across architectures. Our method consists of expressing the Fast Multipole Method (FMM) algorithm as a task flow and employing a state-of-the-art runtime system, StarPU, to process the tasks on the different computing units. We carefully design the task flow, the mathematical operators, their implementations as well as scheduling schemes. Potentials and forces on 200 million particles are computed in 48.7 seconds on a homogeneous 160 cores SGI Altix UV 100 and good scalability is shown.; Les méthodes multipôles rapides (FMM) constituent une opération fondamentale pour la simulation de nombreux problèmes physiques. Leur mise en œuvre haute performance requiert habituellement d'optimiser attentivement l'algorithme à la fois pour la physique visée et le matériel utilisé. Dans ce papier, nous proposons une nouvelle approche qui atteint une performance élevée et portable. Notre méthode consiste à exprimer l'algorithme FMM comme un flot de tâches et d'employer un moteur d'exécution, StarPU, afin de traiter les tâches sur les différentes unités d'exécution. Nous concevons précisément le flot de tâches, les opérateurs mathématiques, leurs implémentations sur unité centrale de traitement (CPU) ainsi que les schémas d'ordonnancement. Nous calculons les potentiels et forces pour des problèmes avec 200 millions de particules en 48.7 secondes sur une machine homogène SGI Altix UV 100 comportant 160 cœurs
Published: 2013

128. RECENT ADVANCES IN SPARSE DIRECT SOLVERS

Author: Agullo, Emmanuel, Amestoy, Patrick, Buttari, Alfredo, Guermouche, Abdou, Joslin, Guillaume, L'Excellent, Jean-Yves, Li, Xiaoye Sherry, Napov, Artem, Rouet, François-Henry, Sid-Lakhdar, Mohamed, Wang, Shen, Weisbecker, Clément, Yamazaki, Ichitaro, Airbus (FRANCE), Centre National d'Études Spatiales - CNES (FRANCE), Centre National de la Recherche Scientifique - CNRS (FRANCE), EDF (FRANCE), Ecole Normale Supérieure de Lyon - ENS de Lyon (FRANCE), Institut National Polytechnique de Toulouse - INPT (FRANCE), Institut National de la Recherche en Informatique et en Automatique - INRIA (FRANCE), Office National d'Etudes et Recherches Aérospatiales - ONERA (FRANCE), Purdue University (USA), Total (FRANCE), Université Toulouse III - Paul Sabatier - UT3 (FRANCE), Université Toulouse - Jean Jaurès - UT2J (FRANCE), Université Toulouse 1 Capitole - UT1 (FRANCE), Université Claude Bernard-Lyon I - UCBL (FRANCE), Université Libre de Bruxelles - ULB (BELGIUM), Météo France (FRANCE), SAFRAN (FRANCE), University of California - UC Berkeley (USA), Université de Bordeaux (FRANCE), University of Tennessee - UT (USA), Center for computational and applied mathematics - CCAM (West lafayette, USA), High-End Parallel Algorithms for Challenging Numerical Simulations (HiePACS), Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique (LaBRI), Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB), Algorithmes Parallèles et Optimisation (IRIT-APO), Institut de recherche en informatique de Toulouse (IRIT), Université Toulouse 1 Capitole (UT1), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Toulouse 1 Capitole (UT1), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées, Ecole Nationale Supérieure d'Electrotechnique, d'Electronique, d'Informatique, d'Hydraulique et de Télécommunications (ENSEEIHT), Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées, Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire de l'Informatique du Parallélisme (LIP), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lyon-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-École normale supérieure - Lyon (ENS Lyon), Optimisation des ressources : modèles, algorithmes et ordonnancement (ROMA), Inria Grenoble - Rhône-Alpes, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire de l'Informatique du Parallélisme (LIP), Université de Lyon-École normale supérieure - Lyon (ENS Lyon)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lyon-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Lawrence Berkeley National Laboratory [Berkeley] (LBNL), Université libre de Bruxelles (ULB), Purdue University [West Lafayette], Innovative Computing Laboratory [Knoxville] (ICL), The University of Tennessee [Knoxville], Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université Toulouse Capitole (UT Capitole), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J), Université de Toulouse (UT)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP), Université de Toulouse (UT)-Toulouse Mind & Brain Institut (TMBI), Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université Toulouse Capitole (UT Capitole), Université de Toulouse (UT), Centre Européen de Recherche et de Formation Avancée en Calcul Scientifique (CERFACS), École normale supérieure de Lyon (ENS de Lyon)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-Université de Lyon-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université de Lyon-Université de Lyon-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École normale supérieure de Lyon (ENS de Lyon)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-Université de Lyon-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), MUMPS solver, and Institut National Polytechnique de Toulouse - Toulouse INP (FRANCE)
Subjects: Calcul parallèle, distribué et partagé, Analyse numérique, Programmation du calcul numérique, [INFO.INFO-MS]Computer Science [cs]/Mathematical Software [cs.MS], Direct solvers
Abstract: International audience; Direct methods for the solution of sparse systems of linear equations of the form A x = b are used in a wide range of numerical simulation applications. Such methods are based on the decomposition of the matrix into a product of triangular factors (e.g., A = L U ), followed by triangular solves. They are known for their numerical accuracy and robustness but are also characterized by a high memory consumption and a large amount of computations. Here we survey some research directions that are being investigated by the sparse direct solver community to alleviate these issues: memory-aware scheduling techniques, low-rank approximations, and distributed/shared memory hybrid programming.
Published: 2013

129. Chapter 34 - A Hybridization Methodology for High-Performance Linear Algebra Software for GPUs

Author: Agullo, Emmanuel, Augonnet, Cédric, Dongarra, Jack, Ltaief, Hatem, Namyst, Raymond, Thibault, Samuel, and Tomov, Stanimire
Published: 2012
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130. Towards resilient Krylov solvers

Author: Agullo, Emmanuel, Giraud, Luc, Guermouche, Abdou, Roman, Jean, Zounon, Mawussi, High-End Parallel Algorithms for Challenging Numerical Simulations (HiePACS), Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique (LaBRI), Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB), SIAM, Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), and Giraud, Luc
Subjects: [MATH.MATH-NA] Mathematics [math]/Numerical Analysis [math.NA], ComputingMilieux_MISCELLANEOUS, [MATH.MATH-NA]Mathematics [math]/Numerical Analysis [math.NA]
Abstract: International audience
Published: 2012

131. Comparison of two sparse hybrid solvers

Author: Agullo, Emmanuel, Giraud, Luc, Haidar, Azzam, Lecouvez, Matthieu, Li, Xiaoye S., Ng, Esmond, Roman, Jean, Yamazaki, Ichitaro, High-End Parallel Algorithms for Challenging Numerical Simulations (HiePACS), Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique (LaBRI), Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Innovative Computing Laboratory [Knoxville] (ICL), The University of Tennessee [Knoxville], Lawrence Berkeley National Laboratory [Berkeley] (LBNL), SIAM, Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, and Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)
Subjects: [INFO.INFO-DC]Computer Science [cs]/Distributed, Parallel, and Cluster Computing [cs.DC], ComputingMilieux_MISCELLANEOUS
Abstract: International audience
Published: 2012

132. Task-based Conjugate-Gradient for multi-GPUs platforms

Author: Agullo, Emmanuel, Giraud, Luc, Guermouche, Abdou, Nakov, Stojce, Roman, Jean, High-End Parallel Algorithms for Challenging Numerical Simulations (HiePACS), Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique (LaBRI), Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB), INRIA, plafrim, Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, and Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Subjects: Runtime System, Conjugate Gradient, GPU, Task, [INFO.INFO-DC]Computer Science [cs]/Distributed, Parallel, and Cluster Computing [cs.DC], High Performance Computing (HPC)
Abstract: Whereas most today parallel High Performance Computing (HPC) software is written as highly tuned code taking care of low-level details, the advent of the manycore area forces the community to consider modular programming paradigms and delegate part of the work to a third party software. That latter approach has been shown to be very productive and efficient with regular algorithms, such as dense linear algebra solvers. In this paper we show that such a model can be efficiently applied to a much more irregular and less compute intensive algorithm. We illustrate our discussion with the standard unpreconditioned Conjugate Gradient (CG) that we carefully express as a task-based algorithm. We use the StarPU runtime system to assess the efficiency of the approach on a computational platform consisting of three NVIDIA Fermi GPUs. We show that almost optimum speed up (up to 2.89) may be reached (relatively to a mono-GPU execution) when processing large matrices and that the performance is portable when changing the low-level memory transfer mechanism.; andis que la plupart des logiciels de calcul haute performance (HPC) actuels sont des codes extrêmement optimisés en prenant en compte les détails de bas-niveau, l'avènement de l'ère manycore incite la communauté à considèrer des paradigmes de programmation mod- ulaires et ainsi déléguer une partie du travail à des librairies tierces. Cette dernière approche s'est avérée très productive et efficace dans le cas d'algorithmes réguliers, tels que ceux issus de l'algèbre linéaire dense. Dans ce papier, nous démontrons qu'un tel modèle peut être effi- cacement appliqué à un problème beaucoup plus irrégulier et moins intensif en calcul. Nous illustrons notre discussion avec l'algorithme standard du Gradient Conjugué (CG) non précon- ditionné que nous exprimons sous la forme d'un algorithme en graphe de tâches. Nous utilisons le moteur d'exécution StarPU pour évaluer l'efficacité de notre approche sur une plate-forme de calcul composée de trois accélérateurs graphiques (GPU) NVIDIA Fermi. Nous démontrons qu'une accroissement de performance (jusqu'à un facteur 2, 89) quasi optimal (relativement au cas mono-GPU) peut être atteinte lorsque sont traitées des matrices creuses de grande taille. Nous montrons de surcroît que la performance est portable quand les mécanismes de transfert mémoire bas-niveau sont changés.
Published: 2012

133. On a parallel hierarchical algebraic domain decomposition method for a large scale sparse linear solver

Author: Agullo, Emmanuel, Giraud, Luc, Guermouche, Abdou, Roman, Jean, Giraud, Luc, High-End Parallel Algorithms for Challenging Numerical Simulations (HiePACS), Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique (LaBRI), Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), SIAM, Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, and Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)
Subjects: [INFO.INFO-DC] Computer Science [cs]/Distributed, Parallel, and Cluster Computing [cs.DC], [MATH] Mathematics [math], [MATH]Mathematics [math], [INFO.INFO-DC]Computer Science [cs]/Distributed, Parallel, and Cluster Computing [cs.DC], [MATH.MATH-NA] Mathematics [math]/Numerical Analysis [math.NA], [MATH.MATH-NA]Mathematics [math]/Numerical Analysis [math.NA], ComputingMilieux_MISCELLANEOUS
Abstract: International audience
Published: 2012

134. Performance of a sparse hybrid linear solver on a multicore cluster

Author: Agullo, Emmanuel, Giraud, Luc, Guermouche, Abdou, Haidar, Azzam, Lee-Tin-Yien, Yohan, Roman, Jean, High-End Parallel Algorithms for Challenging Numerical Simulations (HiePACS), Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique (LaBRI), Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB), Innovative Computing Laboratory [Knoxville] (ICL), The University of Tennessee [Knoxville], Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, and Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Subjects: [INFO.INFO-DC]Computer Science [cs]/Distributed, Parallel, and Cluster Computing [cs.DC], ComputingMilieux_MISCELLANEOUS
Abstract: International audience
Published: 2011

135. Algebraic Schwarz preconditioning for the Schur complement: application to the time-harmonic Maxwell equations discretized by a discontinuous Galerkin method

Author: Agullo, Emmanuel, Giraud, Luc, Guermouche, Abdou, Haidar, Azzam, Roman, Jean, Lanteri, Stephane, High-End Parallel Algorithms for Challenging Numerical Simulations (HiePACS), Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique (LaBRI), Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Innovative Computing Laboratory [Knoxville] (ICL), The University of Tennessee [Knoxville], Numerical modeling and high performance computing for evolution problems in complex domains and heterogeneous media (NACHOS), Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire Jean Alexandre Dieudonné (LJAD), Université Nice Sophia Antipolis (1965 - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Côte d'Azur (UCA)-Université Nice Sophia Antipolis (1965 - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Côte d'Azur (UCA), Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire Jean Alexandre Dieudonné (JAD), Université Côte d'Azur (UCA)-Université Nice Sophia Antipolis (... - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Côte d'Azur (UCA)-Université Nice Sophia Antipolis (... - 2019) (UNS), and COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Subjects: ComputingMethodologies_SYMBOLICANDALGEBRAICMANIPULATION, MathematicsofComputing_NUMERICALANALYSIS, [MATH.MATH-AP]Mathematics [math]/Analysis of PDEs [math.AP], [INFO.INFO-NA]Computer Science [cs]/Numerical Analysis [cs.NA], [INFO.INFO-DC]Computer Science [cs]/Distributed, Parallel, and Cluster Computing [cs.DC]
Abstract: International audience; we primary study parallel algebraic additive Schwarz preconditioning technique for the Schur complement in the context of frequency domain electromagnetic wave propagation problems. For that purpose, the system of 2D and 3D time-harmonic Maxwell equations in first order (or mixed) form is discretized using a discontinuous Galerkin method formulated on an unstructured tetrahedral mesh. The resulting large sparse non-Hermitian complex coefficient linear system is solved by a parallel algebraic domain decomposition. More precisely, we will consider numerical techniques based on a non-overlapping decomposition of the graph associated with the sparse matrix to solve a condensed system. Although the Schur complement system is usually more tractable than the original problem by an iterative Krylov subspace technique, preconditioning treatment is still required. The numerical and parallel performance of different variants of algebraic Additive Schwarz parallel preconditioners for the Schur complement will be illustrated on a set of test problems. Furthermore, preliminary comparisons of this purely algebraic approach with continuous discrete Schwarz approach will be presented.
Published: 2011

136. Solveurs parallèles creux hybrides direct/itératif : application à des simulations 3D

Author: Agullo, Emmanuel, Haidar, Azzam, Giraud, Luc, Guermouche, Abdou, Lee-Tin-Yien, Yohan, Roman, Jean, High-End Parallel Algorithms for Challenging Numerical Simulations (HiePACS), Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique (LaBRI), Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Innovative Computing Laboratory [Knoxville] (ICL), The University of Tennessee [Knoxville], Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB), Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, and Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Subjects: ComputingMilieux_MISCELLANEOUS
Abstract: National audience
Published: 2010

137. Faster, Cheaper, Better – a Hybridization Methodology to Develop Linear Algebra Software for GPUs

Author: Agullo, Emmanuel, Augonnet, Cédric, Dongarra, Jack, Ltaief, Hatem, Namyst, Raymond, Thibault, Samuel, Tomov, Stanimire, High-End Parallel Algorithms for Challenging Numerical Simulations (HiePACS), Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique (LaBRI), Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB), Efficient runtime systems for parallel architectures (RUNTIME), Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Innovative Computing Laboratory [Knoxville] (ICL), The University of Tennessee [Knoxville], Wen-mei W. Hwu, ANR-08-COSI-0013,PROHMPT,Programmation des technologies multicoeurs hétérogènes(2008), European Project: 248481,EC:FP7:ICT,FP7-ICT-2009-4,PEPPHER(2010), Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, and Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Subjects: [INFO.INFO-OS]Computer Science [cs]/Operating Systems [cs.OS]
Abstract: In this chapter, we present a hybridization methodology for the development of linear algebra software for GPUs. The methodology is successfully used in MAGMA – a new generation of linear algebra libraries, similar in functionality to LAPACK, but extended for hybrid, GPU-based systems. Algorithms of interest are split into computational tasks. The tasks' execution is scheduled over the computational components of a hybrid system of multicore CPUs with GPU accelerators using StarPU – a runtime system for accelerator-based multicore architectures. StarPU enables to express parallelism through sequential-like code and schedules the different tasks over the hybrid processing units. The productivity becomes then fast and cheap as the development is high level, using existing software infrastructure. Moreover, the resulting hybrid algorithms are better performance-wise than corresponding homogeneous algorithms designed exclusively for either GPUs or homogeneous multicore CPUs.
Published: 2010

138. Dynamically scheduled Cholesky factorization on multicore architectures with GPU accelerators

Author: Agullo, Emmanuel, Augonnet, Cédric, Dongarra, Jack, Ltaief, Hatem, Namyst, Raymond, Roman, Jean, Thibault, Samuel, Tomov, Stanimire, High-End Parallel Algorithms for Challenging Numerical Simulations (HiePACS), Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique (LaBRI), Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB), Efficient runtime systems for parallel architectures (RUNTIME), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Bordeaux (UB)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Department of Computer Science. University of Tennessee, Tennessee State University, Oak Ridge National Laboratory [Oak Ridge] (ORNL), UT-Battelle, LLC, School of Computer Science [Manchester], University of Manchester [Manchester], Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Inria Bordeaux - Sud-Ouest, and Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Subjects: [INFO.INFO-DC]Computer Science [cs]/Distributed, Parallel, and Cluster Computing [cs.DC]
Abstract: International audience; Although the hardware has dramatically changed in the last few years, nodes of multicore chips augmented by Graphics Processing Units (GPUs) seem to be a trend of major importance. Previous approaches for scheduling dense linear operations on such a complex node led to high performance but at the double cost of not using the potential of all the cores and producing a static and non generic code. In this extended abstract, we present a new approach for scheduling dense linear algebra operations on multicore architectures with GPU accelerators using a dynamic scheduler capable of using the full potential of the node [1]. We underline the benefits both in terms of programmability and performance. We illustrate our approach with a Cholesky factorization relying on cutting edge GPU and CPU kernels [2], [3] achieving roughly 900 Gflop/s on an eight cores node accelerated with three NVIDIA Tesla GPUs.
Published: 2010

139. Parallel scalability and complexity analysis of sparse hybrid linear solvers

Author: Agullo, Emmanuel, Giraud, Luc, Guermouche, Abdou, Haidar, Azzam, Roman, Jean, High-End Parallel Algorithms for Challenging Numerical Simulations (HiePACS), Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique (LaBRI), Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB), Innovative Computing Laboratory [Knoxville] (ICL), The University of Tennessee [Knoxville], Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, and Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Subjects: ComputingMilieux_MISCELLANEOUS
Abstract: International audience
Published: 2010

140. Autotuning dense linear algebra libraries on multicore architectures

Author: Agullo, Emmanuel, Dongarra, Jack, Nath, Rajib, Tomov, Stanimire, High-End Parallel Algorithms for Challenging Numerical Simulations (HiePACS), Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique (LaBRI), Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB), Innovative Computing Laboratory [Knoxville] (ICL), The University of Tennessee [Knoxville], Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, and Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Subjects: [INFO.INFO-DC]Computer Science [cs]/Distributed, Parallel, and Cluster Computing [cs.DC], ComputingMilieux_MISCELLANEOUS
Abstract: International audience
Published: 2010

141. MaPHyS or the development of a parallel algebraic domain decomposition solver in the course of the solstice project

Author: Agullo, Emmanuel, Giraud, Luc, Guermouche, Abdou, Haidar, Azzam, Roman, Jean, High-End Parallel Algorithms for Challenging Numerical Simulations (HiePACS), Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique (LaBRI), Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Innovative Computing Laboratory [Knoxville] (ICL), The University of Tennessee [Knoxville], Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, and Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)
Subjects: [INFO.INFO-DC]Computer Science [cs]/Distributed, Parallel, and Cluster Computing [cs.DC], ComputingMilieux_MISCELLANEOUS
Abstract: International audience
Published: 2010

142. Towards a complexity analysis of sparse hybrid linear solvers

Author: Agullo, Emmanuel, Giraud, Luc, Guermouche, Abdou, Haidar, Azzam, Roman, Jean, High-End Parallel Algorithms for Challenging Numerical Simulations (HiePACS), Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique (LaBRI), Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB), Innovative Computing Laboratory [Knoxville] (ICL), The University of Tennessee [Knoxville], Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, and Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Subjects: [INFO.INFO-DC]Computer Science [cs]/Distributed, Parallel, and Cluster Computing [cs.DC], ComputingMilieux_MISCELLANEOUS
Abstract: International audience
Published: 2010

143. Algebraic parallel domain decomposition solver

Author: Agullo, Emmanuel, Giraud, Luc, Guermouche, Abdou, Haidar, Azzam, Lee-Tin-Yien, Yohan, Roman, Jean, High-End Parallel Algorithms for Challenging Numerical Simulations (HiePACS), Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique (LaBRI), Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB), Innovative Computing Laboratory [Knoxville] (ICL), The University of Tennessee [Knoxville], Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, and Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Subjects: ComputingMilieux_MISCELLANEOUS
Abstract: National audience
Published: 2010

144. Bridging the Gap between Performance and Bounds of Cholesky Factorization on Heterogeneous Platforms

Author: Agullo, Emmanuel, primary, Beaumont, Olivier, additional, Eyraud-Dubois, Lionel, additional, Herrmann, Julien, additional, Kumar, Suraj, additional, Marchal, Loris, additional, and Thibault, Samuel, additional
Published: 2015
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145. On the Out-Of-Core Factorization of Large Sparse Matrices

Author: Agullo, Emmanuel, Algorithms and Scheduling for Distributed Heterogeneous Platforms (GRAAL), Inria Grenoble - Rhône-Alpes, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire de l'Informatique du Parallélisme (LIP), École normale supérieure - Lyon (ENS Lyon)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-Université de Lyon-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École normale supérieure - Lyon (ENS Lyon)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-Université de Lyon-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Ecole normale supérieure de lyon - ENS LYON, Jean-Yves L'Excellent(jean-yves.l.excellent@ens-lyon.fr), École normale supérieure de Lyon (ENS de Lyon)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), and Université de Lyon-Université de Lyon-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École normale supérieure de Lyon (ENS de Lyon)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL)
Subjects: Matrices creuses, out-of-core factorization, factorisation hors-mémoire, méthodes supernodales, Sparse matrices, scheduling, scalabilité mémoire, méthodes multifrontales, memory scalability, multifrontal methods, ordonnancement, [INFO.INFO-MO]Computer Science [cs]/Modeling and Simulation, supernodal methods
Abstract: Factorizing a sparse matrix is a robust way to solve large sparse systems of linear equations. However such an approach is known to be costly both in terms of computation and storage. When the storage required to process a matrix is greater than the amount of memory available on the platform, so-called out-of-core approaches have to be employed: disks extend the main memory to provide enough storage capacity. In this thesis, we investigate both theoretical and practical aspects of such out-of-core factorizations. The MUMPS and SuperLU software packages are used to illustrate our discussions on real-life matrices. First, we propose and study various out-of-core models that aim at limiting the overhead due to data transfers between memory and disks on uniprocessor machines. To do so, we revisit the algorithms to schedule the operations of the factorization and propose new memory management schemes to fit out-of-core constraints. Then we focus on a particular factorization method, the multifrontal method, that we push as far as possible in a parallel out-of-core context with a pragmatic approach. We show that out-of-core techniques allow to solve large sparse linear systems efficiently. When only the factors are stored on disks, a particular attention must be paid to temporary data, which remain in core memory. To achieve a high scalability of core memory usage, we rethink the whole schedule of the out-of-core parallel factorization.; La factorisation d'une matrice creuse est une approche robuste pour la résolution de systèmes linéaires creux de grande taille. Néanmoins, une telle factorisation est connue pour être coûteuse aussi bien en temps de calcul qu'en occupation mémoire. Quand l'espace mémoire nécessaire au traitement d'une matrice est plus grand que la quantité de mémoire disponible sur la plate-forme utilisée, des approches dites hors-mémoire (out-of-core) doivent être employées : les disques étendent la mémoire centrale pour fournir une capacité de stockage suffisante. Dans cette thèse, nous nous intéressons à la fois aux aspects théoriques et pratiques de telles factorisations hors-mémoire. Les environnements logiciel MUMPS et SuperLU sont utilisés pour illustrer nos discussions sur des matrices issues du monde industriel et académique. Tout d'abord, nous proposons et étudions dans un cadre séquentiel différents modèles hors-mémoire qui ont pour but de limiter le surcoût dû aux transferts de données entre la mémoire et les disques. Pour ce faire, nous revisitons les algorithmes qui ordonnancent les opérations de la factorisation et proposons de nouveaux schémas de gestion mémoire s'accommodant aux contraintes hors-mémoire. Ensuite, nous nous focalisons sur une méthode de factorisation particulière, la méthode multifrontale, que nous poussons aussi loin que possible dans un contexte parallèle hors-mémoire. Suivant une démarche pragmatique, nous montrons que les techniques hors-mémoire permettent de résoudre efficacement des systèmes linéaires creux de grande taille. Quand seuls les facteurs sont stockés sur disque, une attention particulière doit être portée aux données temporaires, qui restent en mémoire centrale. Pour faire décroître efficacement l'occupation mémoire associée à ces données temporaires avec le nombre de processeurs, nous repensons l'ordonnancement de la factorisation parallèle hors-mémoire dans son ensemble.
Published: 2008

146. On rounding error resilience, maximal attainable accuracy and parallel performance of the pipelined Conjugate Gradients method for large-scale linear systems in PETSc.

Author: Cools, Siegfried, Vanroose, Wim, Yetkin, Emrullah Fatih, Agullo, Emmanuel, and Giraud, Luc
Published: 2016
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147. Towards a Parallel Out-of-core Multifrontal Solver: Preliminary Study

Author: Agullo, Emmanuel, Guermouche, Abdou, L'Excellent, Jean-Yves, Laboratoire de l'Informatique du Parallélisme (LIP), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lyon-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-École normale supérieure - Lyon (ENS Lyon), Algorithms and Scheduling for Distributed Heterogeneous Platforms (GRAAL), Inria Grenoble - Rhône-Alpes, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire de l'Informatique du Parallélisme (LIP), Université de Lyon-École normale supérieure - Lyon (ENS Lyon)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lyon-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique (LaBRI), Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB), Algorithms and high performance computing for grand challenge applications (SCALAPPLIX), INRIA Futurs, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université Bordeaux Segalen - Bordeaux 2-Université Sciences et Technologies - Bordeaux 1-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), INRIA, LIP, École normale supérieure de Lyon (ENS de Lyon)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-Université de Lyon-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université de Lyon-Université de Lyon-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École normale supérieure de Lyon (ENS de Lyon)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-Université de Lyon-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), and Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université Bordeaux Segalen - Bordeaux 2-Université Sciences et Technologies - Bordeaux 1 (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Subjects: Factorisation parallèle, Multifrontal Method, Performance study, [INFO.INFO-NA]Computer Science [cs]/Numerical Analysis [cs.NA], IO volume, E/S directes, Etude de performance, Direct IO, Out-of-core, Matrices creuses, Méthode multifrontale, Large matrices, Méthode directe, Sparse direct solver, Volume d'E/S, Hors-mémoire (out--of-core), [INFO.INFO-DC]Computer Science [cs]/Distributed, Parallel, and Cluster Computing [cs.DC], Parallel factorization
Abstract: The memory usage of sparse direct solvers can be the bottleneck to solve large-scale problems involving sparse systems of linear equations of the form A x = b. This report describes a prototype implementation of an out-of-core extension to a parallel multifrontal solver (MUMPS), where disk is used to store data that cannot fit in memory. We show that, by storing the factors to disk, larger problems can be solved on limited-memory machines with reasonable performance. We illustrate the impact of low-level IO mechanisms on the behaviour of our parallel out-of-core factorization. Then we use simulations to analyze the gains that can be expected when also storing the so called active memory on disk. We discuss both the minimum memory requirements and the minimum volume of IO in a limited memory environment. Finally we summarize the main points that we identified to be critical when designing parallel sparse direct solvers in an out-of-core environment.; Lors de la résolution de systèmes linéaires creux de la forme Ax=b, le volume mémoire nécessaire aux méthodes dites directes peut rapidement devenir le goulet d’étranglement pour les problèmes de grande taille. Dans ce rapport, nous décrivons un prototype d’une extension hors-mémoire(out-of-core) d’un solveur parallèle multi frontal, MUMPS, où les disques durs sont utilisés pour stocker les données qui ne peuvent pas tenir en mémoire centrale. Nous montrons qu’en stockant les facteurs sur disque, des problèmes de plus grande taille peuvent être traités sur des machines à mémoire limitée tout en conservant une efficacité raisonnable. Nous illustrons l’impact des mécanismes bas-niveau d’E/S sur le comportement de la factorisation parallèle out-of-core. Nous utilisons ensuite des simulations pour analyser les gains envisageables en stockant de surcroît sur disque les données numériques temporaires (mémoire active).Nous discutons à la fois des besoins minimaux mémoires et du volume minimal d’E/S que nous pourrions ainsi obtenir sur une machine à mémoire limitée. Finalement, nous résumons les principaux points critiques que nous avons identifiés lorsqu’il s’agit de concevoir des méthodes directes de résolution de systèmes linéaires creux dans un environnement out-of-core
Published: 2007

148. On Reducing the I/O Volume in a Sparse Out-of-core Solver

Author: Agullo, Emmanuel, Guermouche, Abdou, L'Excellent, Jean-Yves, Laboratoire de l'Informatique du Parallélisme (LIP), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lyon-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-École normale supérieure - Lyon (ENS Lyon), Algorithms and Scheduling for Distributed Heterogeneous Platforms (GRAAL), Inria Grenoble - Rhône-Alpes, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire de l'Informatique du Parallélisme (LIP), Université de Lyon-École normale supérieure - Lyon (ENS Lyon)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lyon-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique (LaBRI), Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB), Algorithms and high performance computing for grand challenge applications (SCALAPPLIX), INRIA Futurs, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université Bordeaux Segalen - Bordeaux 2-Université Sciences et Technologies - Bordeaux 1-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), École normale supérieure de Lyon (ENS de Lyon)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-Université de Lyon-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université de Lyon-Université de Lyon-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École normale supérieure de Lyon (ENS de Lyon)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-Université de Lyon-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), and Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université Bordeaux Segalen - Bordeaux 2-Université Sciences et Technologies - Bordeaux 1 (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Subjects: [INFO.INFO-DS]Computer Science [cs]/Data Structures and Algorithms [cs.DS], [INFO.INFO-DC]Computer Science [cs]/Distributed, Parallel, and Cluster Computing [cs.DC], ComputingMilieux_MISCELLANEOUS
Abstract: International audience; no abstract
Published: 2007

149. Étude mémoire d'une méthode multifrontale parallèle hors-mémoire

Author: Agullo, Emmanuel, Guermouche, Abdou, L'Excellent, Jean-Yves, Algorithms and Scheduling for Distributed Heterogeneous Platforms (GRAAL), Inria Grenoble - Rhône-Alpes, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire de l'Informatique du Parallélisme (LIP), École normale supérieure de Lyon (ENS de Lyon)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-Université de Lyon-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École normale supérieure de Lyon (ENS de Lyon)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-Université de Lyon-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire de l'Informatique du Parallélisme (LIP), Université de Lyon-Université de Lyon-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique (LaBRI), Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Algorithms and high performance computing for grand challenge applications (SCALAPPLIX), INRIA Futurs, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université Bordeaux Segalen - Bordeaux 2-Université Sciences et Technologies - Bordeaux 1 (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lyon-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-École normale supérieure - Lyon (ENS Lyon)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lyon-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-École normale supérieure - Lyon (ENS Lyon), Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB), and Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université Bordeaux Segalen - Bordeaux 2-Université Sciences et Technologies - Bordeaux 1-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Subjects: [INFO.INFO-DS]Computer Science [cs]/Data Structures and Algorithms [cs.DS], [INFO.INFO-DC]Computer Science [cs]/Distributed, Parallel, and Cluster Computing [cs.DC], ComputingMilieux_MISCELLANEOUS
Abstract: National audience; no abstract
Published: 2006

150. Reducing the I/O Volume in an Out-of-Core Sparse Multifrontal Solver

Author: Agullo, Emmanuel, primary, Guermouche, Abdou, additional, and L’Excellent, Jean-Yves, additional
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