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Enregistrement W3018597471 · doi:10.1002/cpe.6270

High‐performance SIMD modular arithmetic for polynomial evaluation

2021· preprint· en· W3018597471 sur OpenAlexaff
Pierre Fortin, Ambroise Fleury, François Lemaire, Michael Monagan

Notice bibliographique

RevueConcurrency and Computation Practice and Experience · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueNumerical Methods and Algorithms
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSIMDComputer scienceParallel computingPolynomialModular designComputationModular arithmeticMatrix polynomialCompilerArithmeticMathematicsAlgorithmProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary Two essential problems in computer algebra, namely polynomial factorization and polynomial greatest common divisor computation, can be efficiently solved thanks to multiple polynomial evaluations in two variables using modular arithmetic. In this article, we focus on the efficient computation of such polynomial evaluations on one single CPU core. We first show how to leverage SIMD (single instruction, multiple data) computing for modular arithmetic on AVX2 and AVX‐512 units, using both intrinsics and OpenMP compiler directives. Then we manage to increase the operational intensity and to exploit instruction‐level parallelism in order to increase the compute efficiency of these polynomial evaluations. All this results in the end to performance gains up to about 5x on AVX2 and 10x on AVX‐512.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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.

Tête enseignante Opus0,051
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,327 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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