Distribuované násobení řídké matice vektorem

Abstract

Cílem práce bylo prozkoumat možnosti distribuovaného násobení řídké matice vektorem několika procesy s použitím MPI a CSR5. Výsledkem tohto výzkumu je C++ knihovna \texttt{dim}, která poskytuje potřebné stavební bloky pro distribuované násobení řídkých matic vektorem za pomoci formátu CSR5. Potencionálni zrychlení distribuovaného násobení řídké matice vektorem pak bylo meřeno na implementaci metody konjugovaných gradientů a porovnávano s jednoprocesovou implementací založenou na CSR5 i distribuovanou implementací pomocí PETSc.

The aim of this thesis is to research possibilities of distributing sparse matrix-vector multiplication among multiple processes using MPI and CSR5 storage format. The result of this research is a C++ library \texttt{dim}, which provides the building blocks for distributed SpMV using CSR5. The potential speedup of distributed SpMV is then benchmarked on a conjugate gradient algorithm implementation against a single-process CSR5 based implementation as well as PETSc based multi-process implementation.