Quelltext der Seite Parallel Linear Algebra for Scalable Multi-core Architectures

'''Parallel Linear Algebra for Scalable Multi-core Architectures''' ('''PLASMA''') ist eine [[Programmbibliothek]], die Schnittstellen für die Programmiersprachen [[C (Programmiersprache)|C]] und [[Fortran]] bereitstellt. PLASMA kann [[lineare Gleichung]]en lösen, [[Methode der kleinsten Quadrate|Probleme der kleinsten Quadrate]] und damit assoziierte Probleme wie die [[Faktorisierung]] einer Matrix berechnen.

Die Softwarebibliothek ist speziell für [[Shared Memory|Shared-Memory]]-Systeme, insbesondere für homogene Multicore- und Multi-[[Socket (Software)|Socket]]-Systeme ausgelegt. PLASMA bietet vollständige Kompatibilität zur Softwarebibliothek [[Basic Linear Algebra Subprograms]] (BLAS) Level 3 sowie Matrixroutinen für die Initialisierung oder zur Bildung der Inverse. Das Ziel von PLASMA ist es, [[LAPACK]] zu ersetzen, im Gegensatz zu LAPACK unterstützt es jedoch im Moment (Juli 2012) noch nicht das Lösen von [[Singulärwertzerlegung|Singulär]]- oder [[Eigenwertproblem]]en sowie Routinen für [[Bandmatrix|Bandmatrizen]].

== Eckdaten ==
PLASMA wurde vom Innovative Computing Laboratory (ICL) geschrieben. ICL stellt Software zur Lösung von Standardproblemen im [[Wissenschaftliches Rechnen|Scientific Computing]] zur Verfügung. ICL ist ein Teil des Electrical Engineering and Computer Science Department im College of Engineering an der [[University of Tennessee|Universität von Tennessee]].

Die Lizenzierung ist eine Abänderung von [[BSD-Lizenz|BSD]] und sehr freizügig. Das heißt, die Weitervergabe des Quellcodes oder der Binärdateien ist unter Nennung des Copyrights erlaubt.<ref>[https://icl.utk.edu/plasma/software/index.html#license PLASMA Lizenzbedingungen]</ref>

Der [[Quelltext|Quellcode]] der Version 1.0.0 wurde am 1. Januar 2009 zum Download zur Verfügung gestellt. Zum ersten Mal wurde das Projekt PLASMA 2006 in einer Publikation vorgestellt.<ref name="Popular Science">A. Buttari, J. Dongarra, J. Kurzak, J. Langou, Piotr Luszczek, Stanimire Tomov: ''The Impact of Multicore on Math Software''. Springer-Verlag, Umeå, Schweden, Juni 2006</ref>

== Motivation gegenüber LAPACK ==

[[LAPACK]] und ScaLAPACK sind der Standard für Hochdurchsatz-Berechnungen in der [[Lineare Algebra|linearen Algebra]]. Sie wurden für Shared-Memory- und Distributed-Memory-Architekturen entwickelt, jedoch wird die Aufgabe des Parallelisierens an [[Basic Linear Algebra Subprograms]] (BLAS) delegiert. Die Stärken von BLAS liegen in der Wiederverwendung der Daten, um höhere Speicherlevel bestmöglich auszunutzen. Level-3-BLAS-Aufrufe erzielen einen Surface-to-Volume-Effekt, das heißt, es wird darauf geachtet, dass die Kommunikation sehr effizient gehalten wird. Block-Algorithmen sind sehr stark in Level-3-BLAS-Aufrufen vertreten und bieten eine hohe Leistung auf Speicherhierarchiesystemen. LAPACK-Routinen verlassen sich jedoch sehr oft auf Level-2-BLAS-Aufrufe, die sehr schlecht auf Shared-Memory-Systemen skalieren.<ref name="Buttari2008">A. Buttari, J. Langou, J. Kurzak, J. Dongarra: ''Parallel tiled QR factorization for multicore architectures''. In: ''Proceedings of the 7th international conference on Parallel processing and applied mathematics''. Heidelberg, Springer-Verlag, PPAM’07, 639–648, Berlin, 2008</ref>

== Weblinks ==
* [https://icl.utk.edu/plasma/index.html PLASMA-Website] (englisch)
* [https://icl.utk.edu/projectsfiles/plasma/pdf/users_guide.pdf PLASMA Userguide] (englisch; PDF; 254&nbsp;kB)

== Einzelnachweise ==
<references />

[[Kategorie:Freie numerische Software]]
[[Kategorie:Mathematikbibliothek]]