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

Informazioni relative al progetto

Robust

ID dell’accordo di sovvenzione: 842528

DOI

10.3030/842528

Progetto chiuso

Data della firma CE 3 Maggio 2019

Data di avvio 1 Settembre 2019

Data di completamento 26 Luglio 2022

Finanziato da

• EXCELLENT SCIENCE - Marie Skłodowska-Curie Actions

Costo totale

€ 196 707,84

Contributo UE

€ 196 707,84

Coordinato da

SORBONNE UNIVERSITE
France

CORDIS fornisce collegamenti ai risultati finali pubblici e alle pubblicazioni dei progetti ORIZZONTE.

I link ai risultati e alle pubblicazioni dei progetti del 7° PQ, così come i link ad alcuni tipi di risultati specifici come dataset e software, sono recuperati dinamicamente da .OpenAIRE .

Pubblicazioni

Conference proceedings (4)

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

Autori: Daichi Mukunoki, Katsuhisa Ozaki, Takeshi Ogita, Roman Iakymchuk
Pubblicato in: HPC Asia 2021, 2021
Editore: ACM

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

Autori: Iakymchuk, Roman; Graillat, Stef; Aliaga, José
Pubblicato in: PPAM Conference, 2022
Editore: Springer LNCS

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

Autori: Fabienne Jézéquel, Stef Graillat, Daichi Mukunoki, Toshiyuki Imamura, Roman Iakymchuk
Pubblicato in: NSV2020 workshop, 2020
Editore: Springer LNCS
DOI: 10.1007/978-3-030-63618-0_10

Numerical Reproducibility based on Minimal-Precision Validation

Autori: Imamura, Toshiyuki; Mukunoki, Daichi; Iakymchuk, Roman; Jézéquel, Fabienne; Graillat, Stef
Pubblicato in: https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02401878, Numero In the CRE19 workshop at SC19, 2019
Editore: CRE19

Peer reviewed articles (2)

Reproducibility of parallel preconditioned conjugate gradient in hybrid programming environments

Autori: Roman Iakymchuk, Maria Barreda Vayá, Stef Graillat, José I Aliaga, Enrique S Quintana-Ortí
Pubblicato in: The International Journal of High Performance Computing Applications, Numero 34/5, 2020, Pagina/e 502-518, ISSN 1094-3420
Editore: SAGE Publications
DOI: 10.1177/1094342020932650

Reproducibility strategies for parallel Preconditioned Conjugate Gradient

Autori: Roman Iakymchuk, Maria Barreda, Matthias Wiesenberger, José I. Aliaga, Enrique S. Quintana-Ortí
Pubblicato in: Journal of Computational and Applied Mathematics, Numero 371, 2020, Pagina/e 112697, ISSN 0377-0427
Editore: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.cam.2019.112697

Other (4)

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

Autori: Daichi Mukunoki, Toshiyuki Imamura, Yiyu Tan, Atsushi Koshiba, Jens Huthmann, Kentaro Sano, Fabienne Jézéquel, Stef Graillat, Roman Iakymchuk, Norihisa Fujita, Taisuke Boku
Pubblicato in: Research Posters at SC19, 2019
Editore: SC19 Supercomputing Conference

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

Autori: 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
Pubblicato in: 2020
Editore: arxiv
DOI: 10.48550/arxiv.2004.04628

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

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

Accurate and Reproducible Conjugate Gradient in Hybrid Parallel Environments

Autori: Roman Iakymchuk, Daichi Mukunoki, Takeshi Ogita, Katsuhisa Ozaki, Stef Graillat
Pubblicato in: Research Poster at ISC 2021 Digital, 2021
Editore: ISC-HPC