Robust and Energy-Efficient Numerical Solvers Towards Reliable and Sustainable Scientific Computations

Informations projet

Robust

N° de convention de subvention: 842528

DOI

10.3030/842528

Projet clôturé

Date de signature de la CE 3 Mai 2019

Date de début 1 Septembre 2019

Date de fin 26 Juillet 2022

Financé au titre de

• EXCELLENT SCIENCE - Marie Skłodowska-Curie Actions

Coût total

€ 196 707,84

Contribution de l’UE

€ 196 707,84

Coordonné par

SORBONNE UNIVERSITE
France

CORDIS fournit des liens vers les livrables publics et les publications des projets HORIZON.

Les liens vers les livrables et les publications des projets du 7e PC, ainsi que les liens vers certains types de résultats spécifiques tels que les jeux de données et les logiciels, sont récupérés dynamiquement sur OpenAIRE .

Publications

Conference proceedings (4)

Conjugate Gradient Solvers with High Accuracy and Bit-wise Reproducibility between CPU and GPU using Ozaki Scheme

Auteurs: Daichi Mukunoki, Katsuhisa Ozaki, Takeshi Ogita, Roman Iakymchuk
Publié dans: HPC Asia 2021, 2021
Éditeur: ACM

General framework for deriving reproducible Krylov subspace algorithms: A BiCGStab case study

Auteurs: Iakymchuk, Roman; Graillat, Stef; Aliaga, José
Publié dans: PPAM Conference, 2022
Éditeur: Springer LNCS

Can we avoid rounding-error estimation in HPC codes and still get trustful results?

Auteurs: Fabienne Jézéquel, Stef Graillat, Daichi Mukunoki, Toshiyuki Imamura, Roman Iakymchuk
Publié dans: NSV2020 workshop, 2020
Éditeur: Springer LNCS
DOI: 10.1007/978-3-030-63618-0_10

Numerical Reproducibility based on Minimal-Precision Validation

Auteurs: Imamura, Toshiyuki; Mukunoki, Daichi; Iakymchuk, Roman; Jézéquel, Fabienne; Graillat, Stef
Publié dans: https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02401878, Numéro In the CRE19 workshop at SC19, 2019
Éditeur: CRE19

Peer reviewed articles (2)

Reproducibility of parallel preconditioned conjugate gradient in hybrid programming environments

Auteurs: Roman Iakymchuk, Maria Barreda Vayá, Stef Graillat, José I Aliaga, Enrique S Quintana-Ortí
Publié dans: The International Journal of High Performance Computing Applications, Numéro 34/5, 2020, Page(s) 502-518, ISSN 1094-3420
Éditeur: SAGE Publications
DOI: 10.1177/1094342020932650

Reproducibility strategies for parallel Preconditioned Conjugate Gradient

Auteurs: Roman Iakymchuk, Maria Barreda, Matthias Wiesenberger, José I. Aliaga, Enrique S. Quintana-Ortí
Publié dans: Journal of Computational and Applied Mathematics, Numéro 371, 2020, Page(s) 112697, ISSN 0377-0427
Éditeur: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.cam.2019.112697

Other (4)

Minimal-Precision Computing for High-Performance, Energy-Efficient, and Reliable Computations

Auteurs: Daichi Mukunoki, Toshiyuki Imamura, Yiyu Tan, Atsushi Koshiba, Jens Huthmann, Kentaro Sano, Fabienne Jézéquel, Stef Graillat, Roman Iakymchuk, Norihisa Fujita, Taisuke Boku
Publié dans: Research Posters at SC19, 2019
Éditeur: SC19 Supercomputing Conference

White Paper from Workshop on Large-scale Parallel Numerical Computing Technology (LSPANC 2020): HPC and Computer Arithmetic toward Minimal-Precision Computing

Auteurs: Roman Iakymchuk, Daichi Mukunoki, Artur Podobas, Fabienne Jézéquel, Toshiyuki Imamura, Norihisa Fujita, Jens Huthmann, Shuhei Kudo, Yiyu Tan, Jens Domke, Kai Torben Ohlhus, Takeshi Fukaya, Takeo Hoshi, Yuki Murakami, Maho Nakata, Takeshi Ogita, Kentaro Sano, Taisuke Boku
Publié dans: 2020
Éditeur: arxiv
DOI: 10.48550/arxiv.2004.04628

Optimizing Precision for High-Performance, Robust, and Energy-Efficient Computations

Auteurs: Taisuke Boku, Norihisa Fujita, Stef Graillat, Jens Huthmann, Roman Iakymchuk, Toshiyuki Imamura, Fabienne Jézéquel, Atsushi Koshiba, Daichi Mukunoki, Kentaro Sano, Yiyu Tan
Publié dans: Research Posters at International Conference on High Performance Computing in Asia-Pacific Region, 2020
Éditeur: HPC-Asia

Accurate and Reproducible Conjugate Gradient in Hybrid Parallel Environments

Auteurs: Roman Iakymchuk, Daichi Mukunoki, Takeshi Ogita, Katsuhisa Ozaki, Stef Graillat
Publié dans: Research Poster at ISC 2021 Digital, 2021
Éditeur: ISC-HPC