理解标准和流水线并行Krylov求解器中的性能变异
摘要：对机器噪声和其他变异因素对性能影响进行建模和理解是本研究的目标。通过收集基于Krylov子空间方法和管道化Krylov算法的运行数据，我们发现标准方法在计算节点之间存在较大的Krylov迭代变异，而管道化算法则减少了这种变异。我们还发现运行时间的统计分布在不同迭代之间存在较大变化。基于这些结果，我们改进了先前引入的非确定性性能模型，允许迭代随时间波动。我们展示了在多个平台上运行各种Krylov算法的数据，以及我们更新的非恒定模型与观察结果的良好一致性。我们还建议将其用作预测工具。
作者：Hannah Morgan and Patrick Sanan and Matthew G. Knepley and Richard Tran Mills
论文ID：2103.12067
分类：Mathematical Software
分类简称：cs.MS
提交时间：2021-03-24