내가 본 곳마다 PETSc 튜토리얼 / 문서 등은 선형 대수학에 유용하며 일반적으로 스파 스 시스템이 도움이 될 것이라고 지정합니다. 고밀도 매트릭스는 어떻습니까? 조밀 한 대한 해결에 대해 걱정하고 있습니다.
Fortran에서 CG 및 QMR에 대한 자체 코드를 작성했습니다. 기본적인 구성은 의사 코드를 분리하고 가능한 한 약간의 자체 조정으로 BLAS 루틴을 추가하는 것입니다 ( ddot, dnrm및 dgemv). 이것은 PETSc와 어떻게 비교됩니까?
가장 좋은 대답은 내가 직접 시도해 보는 것이지만 시간과 다른 이유로 인해 불가능하다는 것을 알고 있습니다.
도움을 주시면 감사하겠습니다.
답변:
구조가있는 밀집된 매트릭스가있는 경우 (예 : 빠른 변환, Schur 보완 등) PETSc가 유용 할 수 있습니다. 이 경우 전체 행렬을 조립하지 않습니다.
조밀 한 시스템의 경우 PETSc는 현재 PLAPACK을 사용하지만 PETSc 기본 형식의 매트릭스 분포는 통신을 최소화하는 데 가장 적합하지 않습니다 (대부분의 작업에서). Jack Poulson, Matt Knepley와 저는 Jack의보다 현대적인 고밀도 선형 대수 라이브러리 인 Elemental 을 사용하기 위해 PETSc의 고밀도 선형 대수를 포팅하는 것에 대해 논의했습니다 . 아직 일어나지 않았지만 시간이 있으면 그렇게 할 것입니다.
모든 기능을 갖춘 고밀도 선형 대수 라이브러리를 원하면 Elemental을 사용하십시오. PETSc보다 이러한 작업에 대해 항상 완전한 API가있을 수 있습니다. 스파 스 또는 어셈블되지 않은 시스템과 상호 작용해야하는 경우 PETSc를 사용하여 고밀도 부품에 Elemental을 사용해야하는 것을 추출하는 것이 좋습니다 (또는 PETSc 인터페이스를 Elemental에 작성하는 데 도움이 됨).
공유 메모리 시스템을 사용하고 있다고 언급 했으므로 libFLAME 및 / 또는 PLASMA를 권장 했지만 레벨 1 및 레벨 2 작업에서 벤더 스레드 BLAS보다 훨씬 빠르다고 생각하지 않습니다.
Jed는 Elemental을 추천 했지만, 나는 레벨 1과 레벨 2 연산이 병렬 밀집 선형 대수 라이브러리의 주요 초점이 아니라는 것을 다시 강조 할 것입니다. 나는 정직하게 그러한 루틴을 벤치마킹 한 적이 없습니다.