Badanie wydajności i skalowalności równoległych obliczeń na macierzach rzadkich na platformach

Celem projektu jest analiza wydajności i skalowalności równoległych obliczeń na macierzach rzadkich z wykorzystaniem wielu GPU, ze szczególnym uwzględnieniem mnożenia macierzy rzadkiej przez wektor (SpMV).
Projekt stanowi rozwinięcie dotychczasowych badań prowadzonych z wykorzystaniem bibliotek CUDA i NVSHMEM w konfiguracjach obejmujących do czterech GPU. Wyniki tych badań zostały zaprezentowane podczas konferencji PPAM 2026 w pracy pt. „Multi-GPU Implementations of SpMV Computations Using CUDA libraries and NVSHMEM”, która zostanie opublikowana przez wydawnictwo Springer w serii Lecture Notes in Computer Science (LNCS).
Głównym zadaniem projektu będzie rozszerzenie badań na konfiguracje obejmujące więcej niż cztery GPU, w tym konfiguracje wielowęzłowe, oraz określenie możliwości i ograniczeń dalszego skalowania. Analiza obejmie wpływ rozmiaru i struktury macierzy, sposobu podziału danych, kosztów komunikacji i synchronizacji oraz właściwości architektury sprzętowej na czas wykonania i efektywność obliczeń. Szczególna uwaga zostanie poświęcona różnicom pomiędzy komunikacją wewnątrz pojedynczego węzła a komunikacją pomiędzy węzłami. Dodatkowym kierunkiem badań będzie ocena przenośności wydajności pomiędzy różnymi konfiguracjami GPU.
Oczekiwanym rezultatem jest identyfikacja czynników ograniczających skalowalność oraz określenie warunków efektywnego wykorzystania większej liczby GPU w obliczeniach na macierzach rzadkich.