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Heat (release v1.5.0)

Hoppe, Fabian und Osterfeld, Fynn und Gutiérrez Hermosillo Muriedas, Juan Pedro und Vaithinathan Aravindan, Ashwath und Comito, Claudia und Krajsek, Kai und Nguyen Xuan, Tu und Tarnawa, Michael und Coquelin, Daniel und Debus, Charlotte und Götz, Markus und Hagemeier, Björn und Knechtges, Philipp und Rüttgers, Alexander (2024) Heat (release v1.5.0). [sonstige Veröffentlichung]

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Offizielle URL: https://github.com/helmholtz-analytics/heat/tree/release/1.5.x

Kurzfassung

With Heat 1.5 we release the first set of features developed within the ESAPCA project co-funded by the European Space Agency (ESA). The main focus of this release is on distributed linear algebra operations, such as tall-skinny SVD, batch matrix multiplication, and triangular solver. We also introduce vectorization via vmap across MPI processes, and batch-parallel random number generation as default for distributed operations. This release also includes a new class for distributed Compressed Sparse Column matrices, paving the way for future implementation of distributed sparse matrix multiplication. On the performance side, our new array redistribution via MPI Custom Datatypes provides significant speed-up in operations that require it, such as FFTs. We are grateful to our community of users, students, open-source contributors, the European Space Agency and the Helmholtz Association for their support and feedback. Highlights * Distributed tall-skinny SVD: ht.linalg.svd (by @mrfh92) * Distributed batch matrix multiplication: ht.linalg.matmul (by @FOsterfeld) * Distributed solver for triangular systems: ht.linalg.solve_triangular (by @FOsterfeld) * Vectorization across MPI processes: ht.vmap (by @mrfh92)

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/207861/
Dokumentart:sonstige Veröffentlichung
Titel:Heat (release v1.5.0)
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Hoppe, Fabianfabian.hoppe (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Osterfeld, Fynnfynn.osterfeld (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Gutiérrez Hermosillo Muriedas, Juan PedroKarlsruher Institut für TechnologieNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Vaithinathan Aravindan, AshwathNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Comito, Claudiac.comito (at) fz-juelich.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Krajsek, Kaik.krajsek (at) fz-juelich.dehttps://orcid.org/0000-0003-3417-161XNICHT SPEZIFIZIERT
Nguyen Xuan, Tutu.nguyenxuan (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Tarnawa, Michaelm.tarnawa (at) fz-juelich.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Coquelin, Danieldaniel.coquelin (at) kit.eduNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Debus, CharlotteCharlotte.Debus (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Götz, MarkusKarlsruher Institut für Technologie (KIT)https://orcid.org/0000-0002-2233-1041NICHT SPEZIFIZIERT
Hagemeier, Björnb.hagemeier (at) fz-juelich.dehttps://orcid.org/0000-0003-1528-0933NICHT SPEZIFIZIERT
Knechtges, PhilippPhilipp.Knechtges (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-4849-0593170914898
Rüttgers, AlexanderAlexander.Ruettgers (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-6347-9272NICHT SPEZIFIZIERT
Datum:28 Oktober 2024
Erschienen in:https://github.com/helmholtz-analytics/heat
Referierte Publikation:Nein
Open Access:Nein
DOI:10.5281/zenodo.14001852
Status:veröffentlicht
Stichwörter:High-Performance Computing, Machine Learning, Data Science, Data Analytics, Multi-Dimensional Arrays, Research Software, Parallel Computing, Python, MPI, GPUs
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Technik für Raumfahrtsysteme
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R SY - Technik für Raumfahrtsysteme
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - HPDA-Grundlagensoftware
Standort: Köln-Porz
Institute & Einrichtungen:Institut für Softwaretechnologie > High-Performance Computing
Institut für Softwaretechnologie
Hinterlegt von: Hoppe, Fabian
Hinterlegt am:04 Nov 2024 09:47
Letzte Änderung:04 Nov 2024 09:47

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