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检索条件"主题词=Shared-memory multi-core computing"

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Testing fine-grained parallelism for the ADMM on a factor-graph 30

Testing fine-grained parallelism for the ADMM on a factor-gr...

引用

30th IEEE International Parallel and Distributed Processing Symposium (IPDPS)

作者： Hao, Ning Oghbaee, AmirReza Rostami, Mohammad Derbinsky, Nate Bento, Jose

ISBN: (纸本)9781509036820

There is an ongoing effort to develop tools that apply distributed computational resources to tackle large problems or reduce the time to solve them. In this context, the Alternating Direction Method of multipliers (ADMM) arises as a method that can exploit distributed resources like the dual ascent method and has the robustness and improved convergence of the augmented Lagrangian method. Traditional approaches to accelerate the ADMM using multiple cores are problem-specific and often require multi-core programming. By contrast, we propose a problem-independent scheme of accelerating the ADMM that does not require the user to write any parallel code. We show that this scheme, an interpretation of the ADMM as a message-passing algorithm on a factor-graph, can automatically exploit fine-grained parallelism both in GPUs and shared-memory multi-core computers and achieves significant speedup in such diverse application domains as combinatorial optimization, machine learning, and optimal control. Specifically, we obtain 10-18x speedup using a GPU, and 5-9x using multiple CPU cores, over a serial, optimized C-version of the ADMM, which is similar to the typical speedup reported for existing GPU-accelerated libraries, including cuFFT (19x), cuBLAS (17x), and cuRAND (8x).

关键词： ADMM Distributed Optimization Message-passing algorithm GPU computing shared-memory multi-core computing

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