GPU-орієнтована бідіагоналізація в алгоритмі сингулярного розкладу з швидкою дефляцією та паралельним розбиттям
| dc.contributor.author | Сухарський, Сергій | uk_UA |
| dc.date.accessioned | 2026-02-10T09:37:35Z | |
| dc.date.available | 2026-02-10T09:37:35Z | |
| dc.date.issued | 2025 | |
| dc.description | This research focuses on a GPU-native bidiagonal SVD that performs scale-aware, opportunistic deflation with immediate splitting into independent subproblems. We replace full upper/lower sweeps with an implicit-shift (Wilkinson) paired left/right Givens bulge-chasing, sharply reducing iterations. Householder reduction uses operations optimization techniques, and rotations on U and V are applied in tiled, GEMM-like passes. Avoiding per-rotation kernel launches and improving inter-block coordination yield 2–3× speedups over the initial version [5]. Early splitting exposes parallelism across subblocks, improving SM occupancy and time-to-solution for large dense matrices. The method preserves numerical stability and near-Jacobi orthogonality via scale-aware tests. We also propose a "step-0" heuristic targeting the largest-magnitude bidiagonal entries to hasten early deflation. Ongoing evaluation benchmarks against Jacobi, QR/DC, and polar-decomposition SVDs across different matrix sizes and conditions. | en_US |
| dc.description.abstract | У роботі розглянуто GPU-орієнтований алгоритм SVD, що намагається усунути проблеми традиційних підходів завдяки масштабованій, опортуністичній дефляції на бідіагональній формі з негайним розбиттям на незалежні підзадачі. | uk_UA |
| dc.identifier.citation | Сухарський С. С. GPU-орієнтована бідіагоналізація в алгоритмі сингулярного розкладу з швидкою дефляцією та паралельним розбиттям / Сухарський С. С. // Теоретичні та прикладні аспекти побудови програмних систем : праці 16 Міжнародної науково-практичної конференції, 23-24 листопада 2025 року, Київ / [за заг. ред. М. М. Глибовця, Т. В. Панченка та ін. ; Факультет інформатики Національного університету "Києво-Могилянська академія" та ін.]. - Київ : НаУКМА, 2025. - С. 40-42. | uk_UA |
| dc.identifier.uri | https://ekmair.ukma.edu.ua/handle/123456789/38306 | |
| dc.language.iso | uk | uk_UA |
| dc.publisher | Національний університет "Києво-Могилянська академія" | uk_UA |
| dc.relation.source | Теоретичні та прикладні аспекти побудови програмних систем : праці 16 Міжнародної науково-практичної конференції, 23-24 листопада 2025 року, Київ | uk_UA |
| dc.status | first published | uk_UA |
| dc.subject | GPU-орієнтований алгоритм SVD | uk_UA |
| dc.subject | GPU-розклади | uk_UA |
| dc.subject | перетворень Хауссхолдера | uk_UA |
| dc.subject | гранулярність ядер | uk_UA |
| dc.subject | матеріали конференції | uk_UA |
| dc.title | GPU-орієнтована бідіагоналізація в алгоритмі сингулярного розкладу з швидкою дефляцією та паралельним розбиттям | uk_UA |
| dc.title.alternative | GPU-native bidiagonal SVD with opportunistic deflation and parallel splitting | en_US |
| dc.type | Conference materials | uk_UA |