Data distribution and communication schemes for IQMR method on massively distributed memory computers
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
We study the parallelization of the IQMR method for the solutions of linear systems of equations with unsymmetric coefficient matrices. The IQMR method is an improved version of the quasi-minimal residual (IQMR) method by using the Lanczos process as a major component combining elements of numerical stability and parallel algorithm design. The algorithm is derived such that all inner products and matrix-vector multiplications of a single iteration step are independent and communication time required for the inner product can be overlapped efficiently with computation time. Two important schemes are discussed. What is the best possible data distribution and which communication network topology is most suitable for the IQMR method on massively parallel distributed memory computers. A theoretical model of data distribution and communication phases is presented mainly based on (Hoekstra et al., 1991; 1992) which allows us to give a detailed execution time complexity analysis and investigates its usefulness. It is shown that the implementation of IQMR, with a row-block decomposition of the coefficient matrix, on a ring of communication structure is the most efficient choice. Performance tests of the developed parallel IQMR algorithm have been carried out on the massively distributed memory system and experimental timing results are compared with the theoretical execution time complexity analysis.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle