분산메모리형 다중프로세서 시스템에서 다행관측행렬의 병렬 Downdating기법 = Parallel Downdating Algorithms for a Multiple-Row Observation on Distributed Memory Multiprocessor Systems
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학술지명
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발행연도
1995
작성언어
Korean
KDC
569
등재정보
구)KCI등재(통합)
자료형태
학술저널
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수록면
1726-1735(10쪽)
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This paper introduces a new parallel HUGD (Householder Updating and Givens Downdating) algorithm, that would shorten the overall computation-time complexity compared with that of the existing parallel GCFD algorithm. The parallel HUGD algorithm consists of two stages; the first stage is to produce a Cholesky factor of a multiple-row observation matrix by a parallel QR-factorization procedure; the second stage is to downdate the Cholesky factor through the parallel GCFD. Since the parallel GCFD of the second stage performs Columnwise parallel operations, the parallel QR-factorization of the first stage also performs columnwise parallel Householder reflections Such an alignment between two stages would eliminate a parallel transpose of the Cholesky factor, and thus, the overall computation time complexity of the parallel HUGD can be lesser than that of the parallel GCFD. As the proposed algorithm requires recursive message broadcasting, the algorithm can be applicable on distributed memory multiprocessor systems that equip broadcasting features.
더보기본 논문에서는 기존의 병렬 GCFD(Givens Cholesky Factor Downdating)기법과 비교하여 시간복잡도가 개선된 병렬 HUGD(Householder Updating and Givens Downdating)기법을 제안하였다. 병렬 HUGD기법은 다행관측행렬을 병렬 QR-분할을 이용하여 상삼각행렬로 변환하고 계산된 상삼각행렬을 기존의 병렬 GCFD(Givens Cholesky Factor Downdating)로 downdating하는 두 가지 단계로 구성되어 있다. 특히, 제안된 기법의 두 번째 단계에서 수행하는 GCFD기법이 열 단위로 병렬처리하는 특성을 지니고 있으므로 첫 번째 단계에서도 열 단위의 QR-분할이 가능한 병렬 Householder updating을 이용하였다. 그 이유는 첫 번째 단계와 두 번째 단계 사이에서 발생하는 관측행렬의 병렬 전치(parallel transpose) 작업을 배제하여 통신비용을 줄일 수 있으며 이를 통하여 전체적으로 시간복잡도를 개선할 수 있기 때문이다. 제안된 기법은 반복적인 메시지 방송을 위주로 하는 통신 특성을 지니는 알고리즘이므로 메시지 방송이 가능한 구조와 분산메모리형 다중 프로세서 시스템에 적합하다.
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