<div dir="ltr"><div class="gmail_extra"><div class="gmail_quote">On Sat, Apr 19, 2014 at 2:13 PM, Umut Tabak <span dir="ltr"><<a href="mailto:u.tabak@tudelft.nl" target="_blank">u.tabak@tudelft.nl</a>></span> wrote:<br>
<blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">Dear all,<br></blockquote><div><br></div><div>For any timing question, we need to see the output f -log_summary. Also, if you have significant</div>
<div>time in routines you wrote, we need you to create PETSc events for these.</div><div><br></div><div>  Matt</div><div> </div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">

I am experiencing lately some issues with a symmetric Lanczos eigensolver in FORTRAN. Basically, I have test code in MATLAB where I am using HSL_MA97(MATLAB interface) at the moment<br>
<br>
When I program Lanczos iterations in blocks in MATLAB by using HSL_MA97, as expected my overall solution time decreases meaning that block solution improves the solution efficiency.<br>
<br>
Then, to apply the same algorithm on problems on the orders of millions, I am transferring the same algorithm to a FORTRAN code but this time with MUMPS as the solver then I was expecting the solution time to decrease as well, but my overall solution times are increasing when I increase the block size.<br>

<br>
For a check with MUMPS, I only tried the block solution phase and compared 120 single solutions to<br>
<br>
60 solutions by blocks of 2<br>
30 solutions by blocks of 4<br>
20 solutions by blocks of 6<br>
15 solutions by blocks of 8<br>
<br>
and saw that the total solution time in comparison to single solves are decreasing so I am thinking this is not the source of the problem, I believe.<br>
<br>
What I am doing is that I am performing a full reorthogonalization in the Lanczos loop, which includes some dgemm calls and moreover there are some other calls for sparse symmetric matrix vector multiplications from Intel MKL.<br>

<br>
I could not really understand why the overall solution time is increasing with the increase of the block sizes in FORTRAN whereas I was expecting even an improvement over my MATLAB code.<br>
<br>
Any ideas on what could be going wrong.<br>
<br>
Best regards and thanks in advance,<br>
<br>
Umut<br>
</blockquote></div><br><br clear="all"><div><br></div>-- <br>What most experimenters take for granted before they begin their experiments is infinitely more interesting than any results to which their experiments lead.<br>
-- Norbert Wiener
</div></div>