On partitioning problems with complex objectives
Résumé
Hypergraph and graph partitioning tools are used to partition work for efficient parallelization of many sparse matrix computations. Most of the time, the objective function that is reduced by these tools relates to reducing the communication requirements, and the balancing constraints satisfied by these tools relate to balancing the work or memory requirements. Sometimes, the objective sought for having balance is a complex function of the partition. We describe some important class of parallel sparse matrix computations that have such balance objectives. For these cases, the current state of the art partitioning tools fall short of being adequate. To the best of our knowledge, there is only a single algorithmic framework in the literature to address such balance objectives. We propose another algorithmic framework to tackle complex objectives and experimentally investigate the proposed framework.
Les outils de partitionnement de graphes et d'hypergraphes interviennent pour paralléliser efficacement de nombreux algorithmes liés aux matrices creuses. La plupart du temps, la fonction objectif minimisée par ces outils est liée au besoin de réduire les coûts de communication, tandis que les contraintes d'équilibre à satisfaire sont elles liées à l'équilibrage de la charge ou de la consommation mémoire. Parfois, l'objectif d'équilibre est une fonction complexe du partitionnement. Nous décrivons plusieurs applications majeures de calcul parallèle sur des matrices creuses où de telles contraintes d'équilibre apparaissent. Pour ces exemples, même les outils de partitionnement les plus pointus sont loin d'être adéquats. Pour autant que nous sachions, il n'existe dans la littérature qu'un seul cadre algorithmique qui traite ces problèmes. Nous proposons ici une nouvelle approche algorithmique et fournissons des résultats d'expériences la mettant en œuvre.
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)
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