PARCEL 1.01（2020/5/20）
PARCEL 1.01がリリースされました。
本アップデートでは、以下の点を修正しています。
1. D-ILU前処理において対角成分に0を含む場合のエラー処理を追加
2. D-ILU前処理におけるメモリ確保を静的確保から動的確保に変更
3. オーバーラップ幅0のadditive Schwartz前処理をblock Jacobi前処理に統合
4. PGIコンパイラ向けconfiguration fileを追加
5. サンプルコードの修正を実施
・CRSからDIAへのデータ変換ルーチンにおけるソーティング手法を変更
・各exampleに主要ソルバ、前処理のテンプレートを格納
・各exampleで異なっていた入力パラメータの変数名を統一
・各exampleで異なっていた右辺ベクトルvecBの定義を統一
・exampleC,2_CにおいてCRSに加えてDIAで実行できるように修正
・example2で非対称行列用の全ての解法を使用できるように修正
ダウンロード
ソースコード |
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ライセンス
オープンソースとし、GNU Lesser General Public License（LGPL）とします。
過去のバージョン
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プログラム開発の目的及び概要
連立一次方程式の行列解法は直接法と反復法に分類されますが、多くの大規模問題では、計算コストやメモリ使用量の観点からクリロフ部分空間法に基づく反復法が用いられます。
PARallel Computing ELements（PARCEL）ライブラリは、演算加速とそれより相対的に低いノード間通信性能という特徴をもっている近年の超並列計算機に適した高効率な並列クリロフ部分空間法ソルバを提供します。
PARCELはMPI+OpenMPによるハイブリッド並列プログラミングモデルに基づいており、従来のクリロフ部分空間法（CG法、BiCGstab法、GMRES法）に加えて最新の通信削減型クリロフ部分空間法（チェビシェフ基底省通信CG法、省通信GMRES法）を利用可能としています。
通信削減型クリロフ部分空間法では、従来のクリロフ部分空間法では反復毎に必要となっていた集団通信の回数を大幅に削減することで通信処理のボトルネックを回避します。
PARCELは2つの行列形式（Compressed Row（CRS）形式、Diagonal（DIA）形式）、2つのデータ型（倍精度、4倍精度）をサポートし、CおよびFortranで書かれたプログラムから利用可能です。
プログラムの特徴
≪原子力機構ICEX(Intel Xeon E5-2680 v3, 4xFDR Infiniband)、
2,304コアを利用したブロックヤコビ前処理付き共役勾配法の処理性能比較≫
格子サイズ1152×1152×1152の3次元ポアソン方程式。
PETSc（all-MPI） |
PARCEL（MPI+OpenMP） |
|
|---|---|---|
計算時間［s］ |
79.26 |
66.97 |
メモリ使用量［GB］ |
1177 |
543 |
参考文献
［1］Barret, R. et al.: Templates for the Solution of Linear Systems: Building Blocks for Iterative Methods, SIAM（1994）
［2］Mayumi, A., Idomura, Y., Ina, T., Yamada, S., Imamura, T.,: Left-preconditioned communication-avoiding conjugate gradient methods for multiphase CFD simulations on the K computer, In: Proceedings of the 7th Workshop on Latest Advances in Scalable Algorithms for Large-Scale Systems, ScalA 2016, Piscataway, NJ, USA, pp.?17?24. IEEE Press（2016）
［3］Idomura, Y., Ina, T., Mayumi, A., Yamada, S., Matsumoto, K., Asahi, Y., Imamura, T.: Application of a communication-avoiding generalized minimal residual method to a gyrokinetic five dimensional Eulerian code on many core platforms, In:Proceedings of the 8th Workshop on Latest Advances in Scalable Algorithms for Large-Scale Systems, ScalA 2017, New York, NY, USA, pp.?7:1?7:8. ACM（2017）
［4］Idomura, Y., Ina, T., Mayumi, A., Yamada, S., Imamura, T.: Application of a preconditioned Chebyshev basis communication-avoiding conjugate gradient method to a multiphase thermal-hydraulic CFD code, Lecture Notes in Computer Science, vol.?10776, 257?273（2018）
［5］Hoemmen, M.: Communication-avoiding Krylov subspace methods. Ph.D.thesis, University of California, Berkeley（2010）
［6］Suda, R., Cong, L., Watanabe, D., Kumagai, Y., Fujii, A., Tanaka, T.: Communication-avoiding CG method: new direction of Krylov subspace methods towards exa-scale computing. RIMS Kokyuroku 1995, 102?111（2016）
開発者
日本原子力研究開発機構 システム計算科学センター 高度計算機技術開発室
連絡先
ccse-quad(at)ml.jaea.go.jp
※ (at) は @ に置き換えて下さい。