Computing least squares condition numbers on hybrid multicore/GPU systems

Marc Baboulin 1, 2, * Jack Dongarra 3 Rémi Lacroix 4
* Auteur correspondant
1 POSTALE - Performance Optimization by Software Transformation and Algorithms & Librairies Enhancement
LRI - Laboratoire de Recherche en Informatique, Inria Saclay - Ile de France
2 ParSys - LRI - Systèmes parallèles (LRI)
LRI - Laboratoire de Recherche en Informatique
4 ALPINES - Algorithms and parallel tools for integrated numerical simulations
LJLL - Laboratoire Jacques-Louis Lions, Inria Paris-Rocquencourt, Institut National des Sciences Mathématiques et de leurs Interactions
Abstract : This paper presents an efficient computation for least squares conditioning or estimates of it. We propose performance results using new routines on top of the multicore-GPU library MAGMA. This set of routines is based on an efficient computation of the variance-covariance matrix for which, to our knowledge, there is no implementation in current public domain libraries LAPACK and ScaLAPACK.
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Rapport
[Research Report] RR-8479, INRIA. 2014
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Contributeur : Marc Baboulin <>
Soumis le : vendredi 28 février 2014 - 19:51:14
Dernière modification le : vendredi 16 novembre 2018 - 02:10:56
Document(s) archivé(s) le : vendredi 30 mai 2014 - 15:46:05

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Marc Baboulin, Jack Dongarra, Rémi Lacroix. Computing least squares condition numbers on hybrid multicore/GPU systems. [Research Report] RR-8479, INRIA. 2014. 〈hal-00947204v2〉

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