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Projects | プロジェクト
FS2020 Project
Software developed at the FS2020 project
FS2020 プロジェクトにおいて開発したソフトウェアです。
- HPL-AI
- 2.5D-PDGEMM
高スケーラビリティを実現することを目的とした行列・行列積ルーチンです。 - Batched BLAS
システム利用率とスループット向上を目的とした数値線形代数ライブラリの実装です。
KMATHLIB
We have developed numerical software library "KMATHLIB" for the K computer. ISC '13 Poster Presentation (PDF)
スーパーコンピュータ「京」のための数値計算ライブラリKMATHLIBの開発,整備を行いました.
- EigenExa
EigenExa, a part of KMATHLIB, is a high performance eigen-solver.
KMATHLIBを構成する高性能固有値ソルバです。 - EigenG
Eigen solver for GPUs. - EigenG-Batched
Batched Eigen solver for GPUs. - KMATHLIB API
- KMATH FFT3D
- KMATH_EIGEN_GEV
- KMATH_RANDOM
High-performance BLAS Kernels for GPUs
- ASPEN.K2
ASPEN.K2 provides GPU/CUDA users with automatic-tuned high performance Level2 BLAS kernels.
GPU/CUDAユーザに自動チューニングされた高性能Level-2 BLASカーネルを提供します. - MUBLAS
MUBLAS-GEMV is an optimized implementation of GEMV for NVIDIA GPUs. This implementation automatically adjusts the thread-block size based on the theoretical performance model before launching kernel.
NVIDIA GPU向けに最適化されたLevel-1/2 BLASカーネル群です.スレッドブロックサイズをカーネル実行前に理論的な性能モデルに基づいて自動的に調節します.
Mixed-Precision and Reproducible Computing
- Minimal-Precision Computing Project
- Templated Mixed Precision BLAS (tmBLAS)
- OzBLAS (Accurate and reproducible BLAS routines based on Ozaki scheme)
- RpFp (reduced-precision memory accessor)
Accurate / Reproducible Linear Algebra Kernels
- GEMM-TC: S/DGEMM using Tensor Cores based on Ozaki scheme.