An Optimized and Scalable Eigensolver for Sequences of Eigenvalue Problems

In many scientific applications the solution of non-linear differential equations are obtained through the set-up and solution of a number of successive eigenproblems. These eigenproblems can be regarded as a sequence whenever the solution of one problem fosters the initialization of the next. In addition, in some eigenproblem sequences there is a connection between the solutions of adjacent eigenproblems. Whenever it is possible to unravel the existence of such a connection, the eigenproblem sequence is said to be correlated. When facing with a sequence of correlated eigenproblems the current strategy amounts to solving each eigenproblem in isolation. We propose a alternative approach which exploits such correlation through the use of an eigensolver based on subspace iteration and accelerated with Chebyshev polynomials (ChFSI). The resulting eigensolver is optimized by minimizing the number of matrix-vector multiplications and parallelized using the Elemental library framework. Numerical results show that ChFSI achieves excellent scalability and is competitive with current dense linear algebra parallel eigensolvers.Comment: 23 Pages, 6 figures. First revision of an invited submission to special issue of Concurrency and Computation: Practice and Experienc

Implementation of a variable block Davidson method with deflation for solving large sparse eigenproblems

The Davidson method is a preconditioned eigenvalue technique aimed at computing a few of the extreme (i.e., leftmost or rightmost) eigenpairs of large sparse symmetric matrices. This paper describes a software package which implements a deflated and variable-block version of the Davidson method. Information on how to use the software is provided. Guidelines for its upgrading or for its incorporation into existing packages are also included. Various experiments are performed on an SGI Power Challenge and comparisons with ARPACK are reported

Implementación paralela de métodos de Krylov con reinicio para problemas de valores propios y singulares

Esta tesis aborda la paralelización de los métodos de Krylov con reinicio para problemas de valores propios y valores singulares (SVD). Estos métodos son de naturaleza iterativa y resultan adecuados para encontrar unos pocos valores propios o singulares de problemas dispersos. El procedimiento de ortogonalización suele ser la parte más costosa de este tipo de métodos, por lo que ha recibido especial atención en esta tesis, proponiendo y validando nuevos algoritmos para mejorar sus prestaciones paralelas. La implementación se ha realizado en el marco de la librería SLEPc, que proporciona una interfaz orientada a objetos para la resolución iterativa de problemas de valores propios o singulares. SLEPc está basada en la librería PETSc, que dispone de implementaciones paralelas de métodos iterativos para la resolución de sistemas lineales, precondicionadores, matrices dispersas y vectores. Ambas librerías están optimizadas para su ejecución en máquinas paralelas de memoria distribuida y con problemas dispersos de gran dimensión. Esta implementación incorpora los métodos para valores propios de Arnoldi con reinicio explícito, de Lanczos (incluyendo variantes semiortogonales) con reinicio explícito, y versiones de Krylov-Schur (equivalente al reinicio implícito) para problemas no Hermitianos y Hermitianos (Lanczos con reinicio grueso). Estos métodos comparten una interfaz común, permitiendo su comparación de forma sencilla, característica que no está disponible en otras implementaciones. Las mismas técnicas utilizadas para problemas de valores propios se han adaptado a los métodos de Golub-Kahan-Lanczos con reinicio explícito y grueso para problemas de valores singulares, de los que no existe ninguna otra implementación paralela con paso de mensajes. Cada uno de los métodos se ha validado mediante una batería de pruebas con matrices procedentes de aplicaciones reales. Las prestaciones paralelas se han medido en máquinas tipo cluster, comprobando una buena escalabilidad incTomás Domínguez, A. (2009). Implementación paralela de métodos de Krylov con reinicio para problemas de valores propios y singulares [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/5082Palanci