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  1. Pubblicazioni

Benchmarking Parallelization Models through Karmarkar’s Interior-point method

Contributo in Atti di convegno
Data di Pubblicazione:
2024
Abstract:
Optimization problems are one of the main focus of scientific research. Their computational-intensive nature makes them prone to be parallelized with consistent improvements in performance. This paper sheds light on different parallel models for accelerating Karmarkar’s Interior-point method. To do so, we assess parallelization strategies for individual operations within the aforementioned Karmarkar’s algorithm using OpenMP, GPU acceleration with CUDA, and the recent Parallel Standard C++ Linear Algebra library (PSTL) executing both on GPU and CPU. Our different implementations yield interesting benchmark results that show the optimal approach for parallelizing interior point algorithms for general Linear Programming (LP) problems. In addition, we propose a more theoretical perspective of the parallelization of this algorithm, with a detailed study of our OpenMP implementation, showing the limits of optimizing the single operations
Tipologia CRIS:
04A-Conference paper in volume
Keywords:
Optimization problems, stdblas, PSTL, GPU, programming, parallel computing, Linear programming
Elenco autori:
Marco Edoardo Santimaria, Samuele Fonio, Giulio Malenza, Iacopo Colonnelli, Marco Aldinucci
Autori di Ateneo:
ALDINUCCI Marco
COLONNELLI Iacopo
Link alla scheda completa:
https://iris.unito.it/handle/2318/1964571
Link al Full Text:
https://iris.unito.it/retrieve/handle/2318/1964571/1258595/main.pdf
Titolo del libro:
2024 32nd Euromicro International Conference on Parallel, Distributed and Network-based Processing
Progetto:
Future HPC & Big Data-finanziato con fondi PNRR MUR-M4C2-Investimento 1.4-Avviso"Centri Nazionali"-D.D.n.3138 del 16/12/2021 rettificato con DD n.3175 del 18/12/2021,codice MUR CN00000013, CUP D13C22001340001
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