Porting TELEMAC-MASCARET to OPENPOWER and experimenting GPU offloading to accelerate the TOMAWAC module

Hydrodynamic

Paralelni algoritmi Jacobijeva tipa za singularnu i generaliziranu singularnu dekompoziciju

In this thesis, a hierarchically blocked one-sided Jacobi algorithm for the singular value decomposition (SVD) is presented. The algorithm targets both single and multiple graphics processing units (GPUs). The blocking structure reflects the levels of the GPU’s memory hierarchy. To this end, a family of parallel pivot strategies on the GPU’s shared address space has been developed, but the strategies are applicable to inter-node communication as well, with GPU nodes, CPU nodes, or, in general, any NUMA nodes. Unlike common hybrid approaches, the presented algorithm in a single-GPU setting needs a CPU for the controlling purposes only, while utilizing the GPU’s resources to the fullest extent permitted by the hardware. When required by the problem size, the algorithm, in principle, scales to an arbitrary number of GPU nodes. The scalability is demonstrated by more than twofold speedup for sufficiently large matrices on a four-GPU system vs. a single GPU. The subsequent part of the thesis describes how to modify the two-sided Hari–Zimmermann algorithm for computation of the generalized eigendecomposition of a symmetric matrix pair (A; B), where B is positive definite, to an implicit algorithm that computes the generalized singular value decomposition (GSVD) of a pair (F; G). In addition, blocking and parallelization techniques for accelerating both the CPU and the GPU computation are presented, with the GPU approach following the Jacobi SVD algorithm from the first part of the thesis. For triangular matrix pairs of a moderate size, numerical tests show that the double precision sequential pointwise algorithm is several times faster than the established DTGSJA algorithm in LAPACK, while the accuracy is slightly better, especially for the small generalized singular values. Cache-aware blocking increases the performance even further. As with the one-sided Jacobi-type (G)SVD algorithms in general, the presented algorithm is almost perfectly parallelizable and scalable on the shared memory machines, where the speedup almost solely depends on the number of cores used. A distributed memory variant, intended for huge matrices that do not fit into a single NUMA node, as well as a GPU variant, are also sketched. The thesis concludes with the affirmative answer to a question whether the onesided Jacobi-type algorithms can be an efficient and scalable choice for computing the (G)SVD of dense matrices on the massively parallel CPU and GPU architectures. Unless otherwise noted by the inline citations or implied by the context, this thesis is an overview of the original research results, most of which has already been published in [55, 58]. The author’s contributions are the one-sided Jacobi-type GPU algorithms for the ordinary and the generalized SVD, of which the latter has not yet been published, as well as the parallelization technique and some implementation details of the one-sided Hari–Zimmermann CPU algorithm for the GSVD. The rest is joint work with Sanja and Saša Singer.Singularna dekompozicija, katkad zvana prema engleskom originalu i dekompozicija singularnih vrijednosti, ili kraće SVD, jedna je od najkorisnijih matričnih dekompozicija, kako za teorijske, tako i za praktične svrhe. Svaka matrica $G \in \mathbb{C}^{m \times n}$ (zbog jednostavnijeg zapisa, uobičajeno se smatra da je $m \geq n$; u protivnom, traži se SVD matrice $G^\ast$) može se rastaviti u produkt tri matrice $$G = U \Sigma V^\ast,$$ gdje su $U \in \mathbb{C}^{m \times m}$ i $V \in \mathbb{C}^{n \times n}$ unitarne, a $\Sigma \in \mathbb{R}^{m \times n}$ je 'dijagonalna' s nenegativnim dijagonalnim elementima. Osim ovog oblika dekompozicije, koristi se i skraćeni oblik $$G = U'\Sigma'V^\ast,$$ pri čemu je $U' \in \mathbb{C}^{m \times n}$ matrica s ortonormiranim stupcima, a $\Sigma' = diag(\sigma_1, \dots, \sigma_n), \sigma_i \geq 0$ za $i = 0, \dots, n$, je sada stvarno dijagonalna. Izvan matematike, u 'stvarnom' životu, SVD se koristi u procesiranju slika (rekonstrukciji, sažimanju, izoštravanju) i signala, s primjenama u medicini (CT, tj. kompjuterizirana tomografija; MR, tj. magnetna rezonancija), geoznanostima, znanosti o materijalima, kristalografiji, sigurnosti (prepoznavanje lica), izvlačenja informacija iz velike količine podataka (na primjer, LSI, tj. latent semantic indexing), ali i drugdje. Većina primjena koristi svojstvo da se iz SVD-a lako čita najbolja aproksimacija dane matrice matricom fiksnog (niskog) ranga. Čini se da je lakše reći gdje se SVD ne koristi, nego gdje se koristi, stoga se SVD često naziva i "švicarskim nožićem matričnih dekompozicija"$^1$. Prvi počeci razvoja SVD-a sežu u 19. stoljeće, kad su poznati matematičari Eugenio Beltrami, Camille Jordan, James Joseph Sylvester, Erhard Schmidt i Herman Weyl pokazali njezinu egzistenciju i osnovna svojstva (za detalje pogledati [74]). Pioniri u numeričkom računanju SVD-a su Ervand George Kogbetliantz, te Gene Golub i William Kahan, koji su razvili algoritam za računanje (bidijagonalni QR), koji je dvadeset i pet godina vladao scenom numeričkog računanja SVD-a. U to vrijeme, sveučilište Stanford (gdje je Gene Golub radio) bilo je 'glavno sjedište' za razvoj primjena SVD-a. Početkom devedesetih godina, 'sjedište SVD-a' preseljeno je u Europu, nakon objave članka [21] o relativnoj točnosti računanja svojstvenih vrijednosti simetričnih pozitivno definitnih matrica korištenjem Jacobijeve metode. Naime, problem računanja svojstvene dekompozicije pozitivno definitne matrice i problem računanja SVD-a usko su vezani. Ako je poznata dekompozicija singularnih vrijednosti matrice $G$ punog stupčanog ranga, $G \in \mathbb{C}^{m \times n} = U \Sigma V^\ast$, pri čemu je $G$ faktor matrice $A$, $A = G \ast G$, onda je $A$ simetrična i pozitivno definitna i vrijedi $$A = G \ast G = V \Sigma^T U^\ast U \Sigma V^\ast = V diag(\sigma_1^2, \dots, \sigma_m^2)V^\ast .$$ Matrica $V$ je matrica svojstvenih vektora, a svojstvene vrijednosti su kvadrati singularnih vrijednosti. Stoga se algoritmi za računanje svojstvenih vrijednosti, kod kojih se transformacija vrši dvostranim (i slijeva i zdesna) djelovanjem na matricu $A$, mogu napisati implicitno, tako da se transformacija vrši ili zdesna na faktor $G$ ili slijeva na faktor $G^\ast$. U svojoj doktorskoj disertaciji Drmač [24] je napravio daljnju analizu, ne samo singularne dekompozicije računate Jacobijevim algoritmom, nego i generalizirane singularne dekompozicije (GSVD). Temeljem tih istraživanja, SVD baziran na Jacobijevim rotacijama ušao je i u numeričku biblioteku LAPACK. U međuvremenu, gotovo sva računala postala su višejezgrena, a moderni klasteri računala za znanstveno računanje sastoje se od nekoliko tisuća do nekoliko stotina tisuća višejezgrenih procesora$^2$, pa standardni sekvencijalni algoritmi nipošto više nisu primjereni za numeričko računanje. Stoga se ubrzano razvijaju paralelni algoritmi koji poštuju i hijerarhijsku memorijsku strukturu odgovarajućih računala, težeći iskoristiti brzu cache memoriju za procesiranje potproblema u blokovima, na koje je moguće primijeniti BLAS-3 operacije. Ideja blokiranja je u primjeni što više (tipično, kubično u dimenziji matrice) numeričkih operacija nad podacima u brzoj memoriji. Nadalje, pojavom grafičkih procesnih jedinica namijenjenih znanstvenom računanju, kao i drugih visokoparalelnih numeričkih akceleratora (npr. Intel Xeon Phi), otvorio se novi segment istraživanja, koji poštuje njihov masivni paralelizam, s pojedinačno slabašnom snagom svake dretve u odnosu na središnji procesor. Generaliziranu singularnu dekompoziciju (GSVD) uveli su Van Loan [77], te Paige i Saunders [62]. Definicija GSVD-a nešto je manje poznata. Ako su zadane matrice $F \in \mathbb{C}^{m \times n}$ i $G \in \mathbb{C}^{p \times n}$, za koje vrijedi $$K = {F \brack G} , k = rank(K),$$ tad postoje unitarne matrice $U \in \mathbb{C}^{m \times m}, V \in \mathbb{C}^{p \times p}$, i matrica $X \in \mathbb{C}^{k \times n}$, takve da je $$F = U \Sigma_F X, \qquad G = V \Sigma_G X, \qquad \Sigma_F \in \mathbb{R}^{m \times k}, \qquad \Sigma_G \in \mathbb{R}^{p \times k}.$$ Elementi matrica $\Sigma_F$ i $\Sigma_G$ su nula, osim dijagonalnih elemenata, koji su realni i nenegativni. Nadalje, $\Sigma_F$ i $\Sigma_G$ zadovoljavaju $$\Sigma_F^T\Sigma_F + \Sigma_G^T\Sigma_G = I.$$ Omjeri $(\Sigma_F)_{ii} / (\Sigma_G)_{ii}$ su generalizirane singularne vrijednosti para $(F, G)$. Ako je $G$ punog stupčanog ranga, tada je $rank(K) = n$ i generalizirane singularne vrijednosti su konačni brojevi. Ako je par $(F, G)$ realan, onda su realne sve matrice u dekompoziciji. Odavde nadalje, zbog jednostavnoti pretpostavlja se da je par realan. Može se pokazati da, ako je $k = n$, tada se relacija između GSVD-a i reducirane forme CS (kosinus-sinus) dekompozicije (vidjeti, na primjer, [26]) može iskoristiti za njezino računanje (pogledati, na primjer članke Stewarta [72, 73] i Suttona [75]). Slično kao i SVD, generalizirana singularna dekompozicija ima primjene u mnogim područjima, kao što je usporedna analiza podataka vezanih uz genome [1], nepotpuna singularna metoda rubnih elemeneata [47], ionosferna tomografija [9], ali i mnogo drugih. GSVD para matrica $(F, G)$ blisko je vezana s hermitskim generaliziranim svojstvenim problemom za par $(A, B) := (F^\ast F, G^\ast G)$, tako da se metode za istovremenu dijagonalizaciju para $(A, B)$ mogu modificirati za računanje GSVD-a para $(F, G)$. U ovoj radnji razvijen je brzi i efikasan algoritam za računanje generalizirane singularne dekompozicije realnog para $(F, G)$. Metoda razvijena u radnji bazirana je na algoritmu za računanje generalizirane svojstvene dekompozicije, $$Ax = \lambda Bx; \quad x \neq 0; \qquad (1)$$ gdje su $A$ i $B$ simetrične matrice, a par je definitan, tj. postoji realna konstanta $\mu$ takva da je matrica $A-\mu B$ pozitivno definitna. Članke s metodom objavili su 1960. Falk i Langemeyer [31, 32] u slabo poznatom priručniku. Kad je paralelna verzija metode testirana, pokazalo se da pati zbog problema rastuće skale stupaca matrice tijekom procesa ortogonalizacije. Treba još primijetiti da pozitivna definitnost matrice $B$ odmah znači da je definitan i par $(A, B)$. Gotovo desetljeće nakon Falka i Langemeyera, Katharina Zimmermann je u svojoj doktorskoj disertaciji [81] grubo skicirala metodu za rješavanje generaliziranog svojstvenog problema (1) ako je B pozitivno definitna. Gose [34] je predložio optimalnu ne-cikličku pivotnu strategiju i dokazao globalnu konvergenciju originalne metode. Hari je u svojoj disertaciji [37], potaknut Zimmermanninom skicom metode, izveo algoritam i pokazao njegovu globalnu i kvadratičnu konvergenciju uz cikličke pivotne strategije. Kvadratičnu konvergenciju originalne Falk–Langemeyerove metode dokazao je 1988. Slapničar u svojem magisteriju, četiri godine nakon dokaza konvergencije Hari–Zimmermann metode. Hari je u [37] pokazao ključnu vezu između Hari–Zimmermannine i Falk–Langemeyerove varijante algoritma. Ako je matrica $B$ obostrano skalirana dijagonalnom matricom $D$, tako da su joj dijagonalni elementi jednaki 1 prije svakog koraka poništavanja u Falk–Langemeyerovoj metodi, dobiva se Hari–Zimmermannina metoda. Dakle, nova metoda imala je ključno svojstvo normiranosti stupaca barem jedne matrice, što se pokazalo iznimno bitnim za uspjeh algoritma (izbjegavanje skaliranja matrica tijekom procesa ortogonalizacije). Treba reći da se GSVD može računati i na druge načine. Drmač je u [26] izveo algoritam za računanje GSVD-a para $(F, G)$, kad je $G$ punog stupčanog ranga. Algoritam transformira problem na samo jednu matricu, a nakon toga primjenjuje jednostrani Jacobijev SVD algoritam. Taj algoritam računa generalizirane singularne vrijednosti s malom relativnom greškom. Algoritam svođenja na jednu matricu sastoji se od tri koraka: skaliranje stupaca matrica $F$ i $G$, QR faktorizacije sa stupčanim pivotiranjem već skalirane matrice $G$, i konačno, rješavanjem trokutastog linearnog sustava s $k$ desnih strana. Posljednja dva koraka su sekvencijalna i vrlo ih je teško paralelizirati. Sama ideja korištenja implicitne (tj. jednostrane) Falk–Langemeyerove metode za GSVD para $(F, G)$, s $G$ punog stupčanog ranga, sreće se u disertaciji Annette Deichmöller [17], međutim, tamo se ne spominju usporedbe te metode s drugim metodama. S druge strane, algoritam za računanje GSVD-a u biblioteci LAPACK (potprogram xGGSVD), je modificirani Kogbetliantzov algoritam (vidjeti Paige [61]) s obveznim pretprocesiranjem (vidjeti Bai i Demmel [5]). Algoritam pretprocesiranja [6] transformira zadani matrični par $(F_0, G_0)$ u par $(F, G)$, takav da su $F$ i $G$ gornjetrokutaste, a $G$ je i nesingularna. Ako se unaprijed zna da je $G$ punog stupčanog ranga, i implicitna Falk–Langemeyerova i implicitna Hari–Zimmermannina metoda će raditi i bez pretprocesiranja. Ako su $F$ i $G$ vitke (engl. "tall and skinny"), QR factorizacija obje matrice će ubrzati ortogonalizaciju. Ako $G$ nije punog ranga, onda treba koristiti isto pretprocesiranje kao u LAPACK-u, budući da puni stupčani rang matrice $G$ garantira pozitivnu definitnost matrice $B := G^T G$. U ovoj radnji razvijen je i hijerarhijski, blokirani jednostrani algoritam za računanje SVD-a. Opisani algoritam može raditi na višeprocesorskom računalu, računalnim klasterima, jednoj ili više grafičkih procesnih jedinica. Princip rada algoritma na svim arhitekturama je sličan. Posebno je opisan algoritam koji radi na grafičkim procesnim jedinicama. Struktura blokiranja reflektira razine memorijske strukture grafičke procesne jedninice. Da bi se to postiglo, razvijene su familije paralelnih pivotnih strategija za dijeljenu (engl. shared) memoriju grafičkih procesnih jedinica. Uz dodatak rasporeda po procesima, strategije se mogu koristiti i kao strategije za komuniciranje među računalnim čvorovima (bili oni grafičke procesne jedinice, jezgre procesora ili tzv. NUMA čvorovi). Razvijeni algoritam nije hibridni, tj. centralnu procesnu jedinicu koristi samo za kontrolne svrhe, a cjelokupno računanje odvija se na grafičkoj procesnoj jedinici. Kad je zbog veličine problema potrebno, algoritam se može rasprostrijeti (skalirati) na proizvoljan broj grafičkih procesnih jedinica. Na dovoljno velikim matricama, skalabilnost je pokazana ubrzanjem od preko dva puta na četiri grafičke procesne jedinice, obzirom na jednu. U drugom dijelu radnje opisuje se jedan način modifikacije dvostranog Hari–Zimmermanninog algoritma za računanje generalizirane svojstvene dekompozicije matričnog para $(A, B)$, gdje su obje matrice simetrične, a $B$ je pozitivno definitna. Implicitni algoritam računa GSVD para $(F, G)$, pri čemu je $(A, B) := (F^T F, G^T G)$. Nadalje, pokazuje se kako treba blokirati algoritam, te kako ga paralelizirati, i u slučaju standardnih, i u slučaju grafičkih procesora. Za trokutaste matrične parove srednje velikih dimenzija (približno 5 000), pokazano je da je već sekvencijalni, neblokirani algoritam u dvostrukoj točnosti, predložen u radnji, nekoliko desetaka puta brži no što je to LAPACK potprogram DTGSJA i pritom ima nešto bolju točnost, posebno za male generalizirane singularne vrijednosti. Blokiranje algoritma koje odgovara cacheima znatno ubrzava algoritam. Pokazuje se da je i ovaj algoritam, slično kao jednostrani Jacobijev algoritam za SVD, gotovo idealno paralelizabilan i skalabilan na računalima s dijeljenom memorijom, te da njegovo ubrzanje gotovo isključivo ovisi o broju korištenih jezgara. U vrijeme testiranja, pokazalo se da je paralelizirani i blokirani Hari–Zimmermannin algoritam preko sto puta brži od LAPACK potprograma DTGESJA s višedretvenim BLAS potprogramima. Varijanta algoritma za razdijeljenu (engl. distributed) memoriju namijenjena je ogromnim matricama koje ne stanu u jedan NUMA čvor. Također, skicirana je i GPU varijanta algoritma, koja je vrlo slična jednostranom Jacobijevom algoritmu za SVD. Disertacija završava zaključkom da su ovi algoritmi Jacobijevog tipa efikasni i skalabilni i izvrstan su izbor za računanje (G)SVD-a punih matrica na masivno paralelnim standardnim arhitekturama i na grafičkim procesnim jedinicama. Ova doktorska disertacija bazirana je na originalnim znanstvenim radovima [55, 58], te proširena nekim novim rezultatima. Autorov doprinos u ovoj disertaciji su novi paralelni algoritmi za (G)SVD za grafičke procesne jedinice, tehnike paralelizacije, te detalji implementacije jednostranog Hari–Zimmermannina algoritma. Ostatak je zajednički rad sa Sanjom Singer i Sašom Singerom. $^1$ Diane O’Leary, 2006. $^2$ https://www.top500.or

Paralelni algoritmi Jacobijeva tipa za singularnu i generaliziranu singularnu dekompoziciju

In this thesis, a hierarchically blocked one-sided Jacobi algorithm for the singular value decomposition (SVD) is presented. The algorithm targets both single and multiple graphics processing units (GPUs). The blocking structure reflects the levels of the GPU’s memory hierarchy. To this end, a family of parallel pivot strategies on the GPU’s shared address space has been developed, but the strategies are applicable to inter-node communication as well, with GPU nodes, CPU nodes, or, in general, any NUMA nodes. Unlike common hybrid approaches, the presented algorithm in a single-GPU setting needs a CPU for the controlling purposes only, while utilizing the GPU’s resources to the fullest extent permitted by the hardware. When required by the problem size, the algorithm, in principle, scales to an arbitrary number of GPU nodes. The scalability is demonstrated by more than twofold speedup for sufficiently large matrices on a four-GPU system vs. a single GPU. The subsequent part of the thesis describes how to modify the two-sided Hari–Zimmermann algorithm for computation of the generalized eigendecomposition of a symmetric matrix pair (A; B), where B is positive definite, to an implicit algorithm that computes the generalized singular value decomposition (GSVD) of a pair (F; G). In addition, blocking and parallelization techniques for accelerating both the CPU and the GPU computation are presented, with the GPU approach following the Jacobi SVD algorithm from the first part of the thesis. For triangular matrix pairs of a moderate size, numerical tests show that the double precision sequential pointwise algorithm is several times faster than the established DTGSJA algorithm in LAPACK, while the accuracy is slightly better, especially for the small generalized singular values. Cache-aware blocking increases the performance even further. As with the one-sided Jacobi-type (G)SVD algorithms in general, the presented algorithm is almost perfectly parallelizable and scalable on the shared memory machines, where the speedup almost solely depends on the number of cores used. A distributed memory variant, intended for huge matrices that do not fit into a single NUMA node, as well as a GPU variant, are also sketched. The thesis concludes with the affirmative answer to a question whether the onesided Jacobi-type algorithms can be an efficient and scalable choice for computing the (G)SVD of dense matrices on the massively parallel CPU and GPU architectures. Unless otherwise noted by the inline citations or implied by the context, this thesis is an overview of the original research results, most of which has already been published in [55, 58]. The author’s contributions are the one-sided Jacobi-type GPU algorithms for the ordinary and the generalized SVD, of which the latter has not yet been published, as well as the parallelization technique and some implementation details of the one-sided Hari–Zimmermann CPU algorithm for the GSVD. The rest is joint work with Sanja and Saša Singer.Singularna dekompozicija, katkad zvana prema engleskom originalu i dekompozicija singularnih vrijednosti, ili kraće SVD, jedna je od najkorisnijih matričnih dekompozicija, kako za teorijske, tako i za praktične svrhe. Svaka matrica $G \in \mathbb{C}^{m \times n}$ (zbog jednostavnijeg zapisa, uobičajeno se smatra da je $m \geq n$; u protivnom, traži se SVD matrice $G^\ast$) može se rastaviti u produkt tri matrice $$G = U \Sigma V^\ast,$$ gdje su $U \in \mathbb{C}^{m \times m}$ i $V \in \mathbb{C}^{n \times n}$ unitarne, a $\Sigma \in \mathbb{R}^{m \times n}$ je 'dijagonalna' s nenegativnim dijagonalnim elementima. Osim ovog oblika dekompozicije, koristi se i skraćeni oblik $$G = U'\Sigma'V^\ast,$$ pri čemu je $U' \in \mathbb{C}^{m \times n}$ matrica s ortonormiranim stupcima, a $\Sigma' = diag(\sigma_1, \dots, \sigma_n), \sigma_i \geq 0$ za $i = 0, \dots, n$, je sada stvarno dijagonalna. Izvan matematike, u 'stvarnom' životu, SVD se koristi u procesiranju slika (rekonstrukciji, sažimanju, izoštravanju) i signala, s primjenama u medicini (CT, tj. kompjuterizirana tomografija; MR, tj. magnetna rezonancija), geoznanostima, znanosti o materijalima, kristalografiji, sigurnosti (prepoznavanje lica), izvlačenja informacija iz velike količine podataka (na primjer, LSI, tj. latent semantic indexing), ali i drugdje. Većina primjena koristi svojstvo da se iz SVD-a lako čita najbolja aproksimacija dane matrice matricom fiksnog (niskog) ranga. Čini se da je lakše reći gdje se SVD ne koristi, nego gdje se koristi, stoga se SVD često naziva i "švicarskim nožićem matričnih dekompozicija"$^1$. Prvi počeci razvoja SVD-a sežu u 19. stoljeće, kad su poznati matematičari Eugenio Beltrami, Camille Jordan, James Joseph Sylvester, Erhard Schmidt i Herman Weyl pokazali njezinu egzistenciju i osnovna svojstva (za detalje pogledati [74]). Pioniri u numeričkom računanju SVD-a su Ervand George Kogbetliantz, te Gene Golub i William Kahan, koji su razvili algoritam za računanje (bidijagonalni QR), koji je dvadeset i pet godina vladao scenom numeričkog računanja SVD-a. U to vrijeme, sveučilište Stanford (gdje je Gene Golub radio) bilo je 'glavno sjedište' za razvoj primjena SVD-a. Početkom devedesetih godina, 'sjedište SVD-a' preseljeno je u Europu, nakon objave članka [21] o relativnoj točnosti računanja svojstvenih vrijednosti simetričnih pozitivno definitnih matrica korištenjem Jacobijeve metode. Naime, problem računanja svojstvene dekompozicije pozitivno definitne matrice i problem računanja SVD-a usko su vezani. Ako je poznata dekompozicija singularnih vrijednosti matrice $G$ punog stupčanog ranga, $G \in \mathbb{C}^{m \times n} = U \Sigma V^\ast$, pri čemu je $G$ faktor matrice $A$, $A = G \ast G$, onda je $A$ simetrična i pozitivno definitna i vrijedi $$A = G \ast G = V \Sigma^T U^\ast U \Sigma V^\ast = V diag(\sigma_1^2, \dots, \sigma_m^2)V^\ast .$$ Matrica $V$ je matrica svojstvenih vektora, a svojstvene vrijednosti su kvadrati singularnih vrijednosti. Stoga se algoritmi za računanje svojstvenih vrijednosti, kod kojih se transformacija vrši dvostranim (i slijeva i zdesna) djelovanjem na matricu $A$, mogu napisati implicitno, tako da se transformacija vrši ili zdesna na faktor $G$ ili slijeva na faktor $G^\ast$. U svojoj doktorskoj disertaciji Drmač [24] je napravio daljnju analizu, ne samo singularne dekompozicije računate Jacobijevim algoritmom, nego i generalizirane singularne dekompozicije (GSVD). Temeljem tih istraživanja, SVD baziran na Jacobijevim rotacijama ušao je i u numeričku biblioteku LAPACK. U međuvremenu, gotovo sva računala postala su višejezgrena, a moderni klasteri računala za znanstveno računanje sastoje se od nekoliko tisuća do nekoliko stotina tisuća višejezgrenih procesora$^2$, pa standardni sekvencijalni algoritmi nipošto više nisu primjereni za numeričko računanje. Stoga se ubrzano razvijaju paralelni algoritmi koji poštuju i hijerarhijsku memorijsku strukturu odgovarajućih računala, težeći iskoristiti brzu cache memoriju za procesiranje potproblema u blokovima, na koje je moguće primijeniti BLAS-3 operacije. Ideja blokiranja je u primjeni što više (tipično, kubično u dimenziji matrice) numeričkih operacija nad podacima u brzoj memoriji. Nadalje, pojavom grafičkih procesnih jedinica namijenjenih znanstvenom računanju, kao i drugih visokoparalelnih numeričkih akceleratora (npr. Intel Xeon Phi), otvorio se novi segment istraživanja, koji poštuje njihov masivni paralelizam, s pojedinačno slabašnom snagom svake dretve u odnosu na središnji procesor. Generaliziranu singularnu dekompoziciju (GSVD) uveli su Van Loan [77], te Paige i Saunders [62]. Definicija GSVD-a nešto je manje poznata. Ako su zadane matrice $F \in \mathbb{C}^{m \times n}$ i $G \in \mathbb{C}^{p \times n}$, za koje vrijedi $$K = {F \brack G} , k = rank(K),$$ tad postoje unitarne matrice $U \in \mathbb{C}^{m \times m}, V \in \mathbb{C}^{p \times p}$, i matrica $X \in \mathbb{C}^{k \times n}$, takve da je $$F = U \Sigma_F X, \qquad G = V \Sigma_G X, \qquad \Sigma_F \in \mathbb{R}^{m \times k}, \qquad \Sigma_G \in \mathbb{R}^{p \times k}.$$ Elementi matrica $\Sigma_F$ i $\Sigma_G$ su nula, osim dijagonalnih elemenata, koji su realni i nenegativni. Nadalje, $\Sigma_F$ i $\Sigma_G$ zadovoljavaju $$\Sigma_F^T\Sigma_F + \Sigma_G^T\Sigma_G = I.$$ Omjeri $(\Sigma_F)_{ii} / (\Sigma_G)_{ii}$ su generalizirane singularne vrijednosti para $(F, G)$. Ako je $G$ punog stupčanog ranga, tada je $rank(K) = n$ i generalizirane singularne vrijednosti su konačni brojevi. Ako je par $(F, G)$ realan, onda su realne sve matrice u dekompoziciji. Odavde nadalje, zbog jednostavnoti pretpostavlja se da je par realan. Može se pokazati da, ako je $k = n$, tada se relacija između GSVD-a i reducirane forme CS (kosinus-sinus) dekompozicije (vidjeti, na primjer, [26]) može iskoristiti za njezino računanje (pogledati, na primjer članke Stewarta [72, 73] i Suttona [75]). Slično kao i SVD, generalizirana singularna dekompozicija ima primjene u mnogim područjima, kao što je usporedna analiza podataka vezanih uz genome [1], nepotpuna singularna metoda rubnih elemeneata [47], ionosferna tomografija [9], ali i mnogo drugih. GSVD para matrica $(F, G)$ blisko je vezana s hermitskim generaliziranim svojstvenim problemom za par $(A, B) := (F^\ast F, G^\ast G)$, tako da se metode za istovremenu dijagonalizaciju para $(A, B)$ mogu modificirati za računanje GSVD-a para $(F, G)$. U ovoj radnji razvijen je brzi i efikasan algoritam za računanje generalizirane singularne dekompozicije realnog para $(F, G)$. Metoda razvijena u radnji bazirana je na algoritmu za računanje generalizirane svojstvene dekompozicije, $$Ax = \lambda Bx; \quad x \neq 0; \qquad (1)$$ gdje su $A$ i $B$ simetrične matrice, a par je definitan, tj. postoji realna konstanta $\mu$ takva da je matrica $A-\mu B$ pozitivno definitna. Članke s metodom objavili su 1960. Falk i Langemeyer [31, 32] u slabo poznatom priručniku. Kad je paralelna verzija metode testirana, pokazalo se da pati zbog problema rastuće skale stupaca matrice tijekom procesa ortogonalizacije. Treba još primijetiti da pozitivna definitnost matrice $B$ odmah znači da je definitan i par $(A, B)$. Gotovo desetljeće nakon Falka i Langemeyera, Katharina Zimmermann je u svojoj doktorskoj disertaciji [81] grubo skicirala metodu za rješavanje generaliziranog svojstvenog problema (1) ako je B pozitivno definitna. Gose [34] je predložio optimalnu ne-cikličku pivotnu strategiju i dokazao globalnu konvergenciju originalne metode. Hari je u svojoj disertaciji [37], potaknut Zimmermanninom skicom metode, izveo algoritam i pokazao njegovu globalnu i kvadratičnu konvergenciju uz cikličke pivotne strategije. Kvadratičnu konvergenciju originalne Falk–Langemeyerove metode dokazao je 1988. Slapničar u svojem magisteriju, četiri godine nakon dokaza konvergencije Hari–Zimmermann metode. Hari je u [37] pokazao ključnu vezu između Hari–Zimmermannine i Falk–Langemeyerove varijante algoritma. Ako je matrica $B$ obostrano skalirana dijagonalnom matricom $D$, tako da su joj dijagonalni elementi jednaki 1 prije svakog koraka poništavanja u Falk–Langemeyerovoj metodi, dobiva se Hari–Zimmermannina metoda. Dakle, nova metoda imala je ključno svojstvo normiranosti stupaca barem jedne matrice, što se pokazalo iznimno bitnim za uspjeh algoritma (izbjegavanje skaliranja matrica tijekom procesa ortogonalizacije). Treba reći da se GSVD može računati i na druge načine. Drmač je u [26] izveo algoritam za računanje GSVD-a para $(F, G)$, kad je $G$ punog stupčanog ranga. Algoritam transformira problem na samo jednu matricu, a nakon toga primjenjuje jednostrani Jacobijev SVD algoritam. Taj algoritam računa generalizirane singularne vrijednosti s malom relativnom greškom. Algoritam svođenja na jednu matricu sastoji se od tri koraka: skaliranje stupaca matrica $F$ i $G$, QR faktorizacije sa stupčanim pivotiranjem već skalirane matrice $G$, i konačno, rješavanjem trokutastog linearnog sustava s $k$ desnih strana. Posljednja dva koraka su sekvencijalna i vrlo ih je teško paralelizirati. Sama ideja korištenja implicitne (tj. jednostrane) Falk–Langemeyerove metode za GSVD para $(F, G)$, s $G$ punog stupčanog ranga, sreće se u disertaciji Annette Deichmöller [17], međutim, tamo se ne spominju usporedbe te metode s drugim metodama. S druge strane, algoritam za računanje GSVD-a u biblioteci LAPACK (potprogram xGGSVD), je modificirani Kogbetliantzov algoritam (vidjeti Paige [61]) s obveznim pretprocesiranjem (vidjeti Bai i Demmel [5]). Algoritam pretprocesiranja [6] transformira zadani matrični par $(F_0, G_0)$ u par $(F, G)$, takav da su $F$ i $G$ gornjetrokutaste, a $G$ je i nesingularna. Ako se unaprijed zna da je $G$ punog stupčanog ranga, i implicitna Falk–Langemeyerova i implicitna Hari–Zimmermannina metoda će raditi i bez pretprocesiranja. Ako su $F$ i $G$ vitke (engl. "tall and skinny"), QR factorizacija obje matrice će ubrzati ortogonalizaciju. Ako $G$ nije punog ranga, onda treba koristiti isto pretprocesiranje kao u LAPACK-u, budući da puni stupčani rang matrice $G$ garantira pozitivnu definitnost matrice $B := G^T G$. U ovoj radnji razvijen je i hijerarhijski, blokirani jednostrani algoritam za računanje SVD-a. Opisani algoritam može raditi na višeprocesorskom računalu, računalnim klasterima, jednoj ili više grafičkih procesnih jedinica. Princip rada algoritma na svim arhitekturama je sličan. Posebno je opisan algoritam koji radi na grafičkim procesnim jedinicama. Struktura blokiranja reflektira razine memorijske strukture grafičke procesne jedninice. Da bi se to postiglo, razvijene su familije paralelnih pivotnih strategija za dijeljenu (engl. shared) memoriju grafičkih procesnih jedinica. Uz dodatak rasporeda po procesima, strategije se mogu koristiti i kao strategije za komuniciranje među računalnim čvorovima (bili oni grafičke procesne jedinice, jezgre procesora ili tzv. NUMA čvorovi). Razvijeni algoritam nije hibridni, tj. centralnu procesnu jedinicu koristi samo za kontrolne svrhe, a cjelokupno računanje odvija se na grafičkoj procesnoj jedinici. Kad je zbog veličine problema potrebno, algoritam se može rasprostrijeti (skalirati) na proizvoljan broj grafičkih procesnih jedinica. Na dovoljno velikim matricama, skalabilnost je pokazana ubrzanjem od preko dva puta na četiri grafičke procesne jedinice, obzirom na jednu. U drugom dijelu radnje opisuje se jedan način modifikacije dvostranog Hari–Zimmermanninog algoritma za računanje generalizirane svojstvene dekompozicije matričnog para $(A, B)$, gdje su obje matrice simetrične, a $B$ je pozitivno definitna. Implicitni algoritam računa GSVD para $(F, G)$, pri čemu je $(A, B) := (F^T F, G^T G)$. Nadalje, pokazuje se kako treba blokirati algoritam, te kako ga paralelizirati, i u slučaju standardnih, i u slučaju grafičkih procesora. Za trokutaste matrične parove srednje velikih dimenzija (približno 5 000), pokazano je da je već sekvencijalni, neblokirani algoritam u dvostrukoj točnosti, predložen u radnji, nekoliko desetaka puta brži no što je to LAPACK potprogram DTGSJA i pritom ima nešto bolju točnost, posebno za male generalizirane singularne vrijednosti. Blokiranje algoritma koje odgovara cacheima znatno ubrzava algoritam. Pokazuje se da je i ovaj algoritam, slično kao jednostrani Jacobijev algoritam za SVD, gotovo idealno paralelizabilan i skalabilan na računalima s dijeljenom memorijom, te da njegovo ubrzanje gotovo isključivo ovisi o broju korištenih jezgara. U vrijeme testiranja, pokazalo se da je paralelizirani i blokirani Hari–Zimmermannin algoritam preko sto puta brži od LAPACK potprograma DTGESJA s višedretvenim BLAS potprogramima. Varijanta algoritma za razdijeljenu (engl. distributed) memoriju namijenjena je ogromnim matricama koje ne stanu u jedan NUMA čvor. Također, skicirana je i GPU varijanta algoritma, koja je vrlo slična jednostranom Jacobijevom algoritmu za SVD. Disertacija završava zaključkom da su ovi algoritmi Jacobijevog tipa efikasni i skalabilni i izvrstan su izbor za računanje (G)SVD-a punih matrica na masivno paralelnim standardnim arhitekturama i na grafičkim procesnim jedinicama. Ova doktorska disertacija bazirana je na originalnim znanstvenim radovima [55, 58], te proširena nekim novim rezultatima. Autorov doprinos u ovoj disertaciji su novi paralelni algoritmi za (G)SVD za grafičke procesne jedinice, tehnike paralelizacije, te detalji implementacije jednostranog Hari–Zimmermannina algoritma. Ostatak je zajednički rad sa Sanjom Singer i Sašom Singerom. $^1$ Diane O’Leary, 2006. $^2$ https://www.top500.or

High Performance Computing [electronic resource] : ISC High Performance 2016 International Workshops, ExaComm, E-MuCoCoS, HPC-IODC, IXPUG, IWOPH, P^3MA, VHPC, WOPSSS, Frankfurt, Germany, June 19–23, 2016, Revised Selected Papers /

This book constitutes revised selected papers from 7 workshops that were held in conjunction with the ISC High Performance 2016 conference in Frankfurt, Germany, in June 2016. The 45 papers presented in this volume were carefully reviewed and selected for inclusion in this book. They stem from the following workshops: Workshop on Exascale Multi/Many Core Computing Systems, E-MuCoCoS; Second International Workshop on Communication Architectures at Extreme Scale, ExaComm; HPC I/O in the Data Center Workshop, HPC-IODC; International Workshop on OpenPOWER for HPC, IWOPH; Workshop on the Application Performance on Intel Xeon Phi – Being Prepared for KNL and Beyond, IXPUG; Workshop on Performance and Scalability of Storage Systems, WOPSSS; and International Workshop on Performance Portable Programming Models for Accelerators, P3MA.E-MuCoCoS -- 2016 Workshop on Exascale Multi/Many Core Computing Systems -- Behavioral Emulation for Scalable Design-Space Exploration of Algorithms and Architectures -- Closing the Performance Gap with Modern C++ -- Energy Efficient Runtime Framework for Exascale Systems -- Extreme-Scale In-Situ Visualization of Turbulent Flows on IBM Blue Gene/Q JUQUEEN -- The EPiGRAM Project: Preparing Parallel Programming Models for Exascale -- Work Distribution of Data-parallel Applications on Heterogeneous Systems -- ExaComm -- Reducing manipulation overhead of remote data-structure by controlling remote memory access order -- SONAR: Automated Communication Characterization for HPC Applications -- HPC-IODC -- HPC I/O in the Data Center Workshop -- An Overview of the Sirocco Parallel Storage System -- Analyzing Data Properties using Statistical Sampling Techniques -- Illustrated on Scientific File Formats and Compression Features -- Delta: Data Reduction for Integrated Application Workflows and Data Storage -- Investigating Read Performance of Python and NetCDF4 when using HPC Parallel Filesystems -- IWOPH -- International Workshop on OpenPOWER for HPC -- Early Application Performance at the Hartree Centre with the OpenPOWER Architecture -- Early Experiences Porting the NAMD and VMD Molecular Simulation and Analysis Software to GPU-Accelerated OpenPOWER Platforms -- Exploring Energy Efficiency for GPU-Accelerated POWER Servers -- First Experiences with ab initio Molecular Dynamics on OpenPOWER: The Case of CPMD -- High Performance Computing on the IBM Power8 platform -- Measuring and Managing Energy in OpenPOWER -- Performance Analysis of Spark/GraphX on POWER8 Cluster -- Performance of the 3D Combustion Simulation code RECOM-AIOLOS on IBM POWER8 architecture -- Performance-Portable Many-Core Plasma Simulations: Porting PIConGPU to OpenPower and Beyond -- IXPUG -- Application Performance on Intel Xeon Phi -- Being Prepared for KNL and Beyond -- A Comparative Study of Application Performance and Scalability on the Intel Knights Landing Processor -- Application Suitability Assessment for Many-Core Targets -- Applying the Rooine Performance Model to the Intel Xeon Phi Knights Landing Processor -- Dynamic SIMD Vector Lane Scheduling -- High performance optimizations for nuclear physics code MFDn on KNL -- Optimization of the sparse matrix-vector products of an IDR Krylov iterative solver in EMGeo for the Intel KNL manycore processor -- Optimizing a Multiple Right-hand Side Dslash Kernel for Intel Knights Corner -- Optimizing Excited-State Electronic-Structure Codes for Intel Knights Landing: a Case Study on the BerkeleyGW Software -- Optimizing Wilson-Dirac operator and linear solvers for Intel KNL -- P^3MA -- First International Workshop on Performance Portable Programming Models for Accelerators Workshop -- A C++ Programming Model for Heterogeneous System Architecture -- Battling Memory Requirements of Array Programming through Streaming -- From Describing to Prescribing Parallelism: Translating the SPEC ACCEL OpenACC Suite to OpenMP Target Directives -- GPU-STREAM v2.0: Benchmarking the achievable memory bandwidth of many-core processors across diverse parallel programming models -- Porting the MPI Parallelized LES Model PALM to Multi-GPU Systems -- an Experience Report -- Software Cost Analysis of GPU-Accelerated Aeroacoustics Simulations in C++ with OpenACC -- Task-Based Cholesky Decomposition on Knights Corner using OpenMP -- Using C++ AMP to accelerate HPC applications on Multiple Platforms -- WOPSSS -- Analysis of Memory Performance: Mixed Rank Performance across Microarchitectures -- Considering I/O Processing in CloudSim for Performance and Energy Evaluation -- Early Evaluation of the "Infinite Memory Engine" Burst Buffer Solution -- Motivation and Implementation of a Dynamic Remote Storage System for I/O demanding HPC Applications -- Parallel I/O Architecture Modelling Based on File System Counters -- User-space I/O for µs – levelstoragedevices -- Scaling Spark on Lustre.This book constitutes revised selected papers from 7 workshops that were held in conjunction with the ISC High Performance 2016 conference in Frankfurt, Germany, in June 2016. The 45 papers presented in this volume were carefully reviewed and selected for inclusion in this book. They stem from the following workshops: Workshop on Exascale Multi/Many Core Computing Systems, E-MuCoCoS; Second International Workshop on Communication Architectures at Extreme Scale, ExaComm; HPC I/O in the Data Center Workshop, HPC-IODC; International Workshop on OpenPOWER for HPC, IWOPH; Workshop on the Application Performance on Intel Xeon Phi – Being Prepared for KNL and Beyond, IXPUG; Workshop on Performance and Scalability of Storage Systems, WOPSSS; and International Workshop on Performance Portable Programming Models for Accelerators, P3MA