Inverser une matrice en parallele quelles librairies ? [Résolu]

[yann_m]

Bonjour a vous,

je suis actuellement entrain de paralleliser un code dans lequel je dois inverser de grosses matrices.
Aussi, aurais-je aime savoir si quelqu'un peut me renseigner sur les differents types de librairies open sources concuent a cet effet, et utilisant de preference OpenMP.
Enfin ou se procurer des references (liens ou documents) contenant des exemples de mises en oeuvres de l'utilisation de tels librairies ?

Merci par avance.

Bien cordialement,
Yann.

[Marlan]

Salut,

Tu peux par exemple utiliser OPENMP à l'appel de ta subroutine et non en son sein. Ainsi la parallélisation sera efficace, sans que tu n'aies à te poser la question du fait que la subroutine soit parallèle ou non.

ie : Ne pas paralléliser dans la subroutine mais faire entrer en argument des portions de tableau associés à chaque THREADS

Ex : Si ma subroutine s'appelle INV_MAT(A,B) avec A la matrice de départ et B la matrice d'arriver, il suffit de faire rentrer une matrice partagée entre les différents threads pour B.

Note : cette astuce ne marche que dans le cas de résolutions explicites de matrices [les coefficients de B s'expriment directement et uniquement en fonction de ceux de A] (pas avec des méthodes de pivots par exemple)

En espérant avoir pu t'aider,

Marlan

[yann_m]

Bonjour,

merci pour ta réponse. Ca aurait été en effet absolument parfait, puisque ce que tu me suggères correspond exactement à ce que je souhaite faire :

faire entrer en argument des portions de tableau associés à chaque THREADS

Cependant outre les inversions de matrices, j'ai également des décompositions LU à réaliser, et par souci d'optimisation je souhaite pouvoir utiliser une librairie de type Lapack (parallèle) fonctionnant avec openMP.

Merci beaucoup,
Yann.

[Dut]

Je ne code pas en Fortran mais tu peux jeter un œil à PLASMA

[FR119492]

Salut!

je dois inverser de grosses matrices

A quoi cela sert-il d'inverser ces matrices?
Jean-Marc Blanc

[Ehouarn]

Bonjour,

Il y a PLAPACK en contexte mémoire distribuée (MPI) qui semble pas mal. Peut-être que l'utiliser en mode mixte OpenMP/MPI est possible (moyennant sans doute une certaine dose d'huile de coude...).

Bonne continuation.

[yann_m]

Bonjour,
merci pour vos reponses. Pour repondre dans l'ordre :

Dut, je viens de compiler plasma sur ma machine et de feuilleter rapidement la doc. Ca m'a l'air au poil ! Malgre tout, je ne vois rien concernant le link de ces libs lors de la compilation. Je vais creuser un peu.

Pour repondre a Jean-Marc j'ai ecrit un code d'elements finis qui utilise un algorithme de type Newton-Raphson pour resoudre une equation differentielle non-lineaire. Je dois donc a resoudre le systeme [A]{X}={Y}, avec [A] une grosse matrice, et {.} des vecteurs. Inversion de matrice est donc un abus de language de ma part. Il s'agit de la resolution du systeme suivant [A]{X}={Y}

Enfin Ehouarn j'ai en effet vu ce type de solution, notament avec ScaLapack. Cependant je ne suis vraiment pas un specialiste en la matiere, et j'avoue que ce type de chose depasse tres largement mes competences...

Merci beaucoup,
Yann.

[moomba]

Simple petit ajout : si tu ne cherche qu'à résoudre le système, une méthode itérative type PCG ou BICGSTAB semble plus indiqué, surtout si ta matrice est grosse en mémoire. Tout dépend de l'allure de ta matrice, mais avec des éléments fini ça doit être bon...
Ces méthodes sont facilement parallélisable sur des architectures parallèles avec MPI ou OpenMP.

[Bast24]

Envoyé par yann_m

Bonjour,

merci pour ta réponse. Ca aurait été en effet absolument parfait, puisque ce que tu me suggères correspond exactement à ce que je souhaite faire :

faire entrer en argument des portions de tableau associés à chaque THREADS

Cependant outre les inversions de matrices, j'ai également des décompositions LU à réaliser, et par souci d'optimisation je souhaite pouvoir utiliser une librairie de type Lapack (parallèle) fonctionnant avec openMP.

Merci beaucoup,
Yann.

Lapack et scalapack fonctionnent bien avec MPI, je sais pas trop avec OpenMp