基于GPU的稀疏矩陣壓縮存儲格式研究
所屬分類：技術論文
上傳者：wwei
文檔大?。?span>4261 K
標簽： 稀疏矩陣向量乘 負載均衡 存儲格式
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文檔介紹：稀疏矩陣向量乘法（Sparse Matrix-Vector Multiplication,，SpMV）是矩陣數(shù)值計算領域重要的線性代數(shù)子程序。通過對SpMV算法的負載均衡以及訪存頻度這兩個關鍵性能瓶頸的研究,，提出了一種VCSR（Vectorized Compressed Sparse Row）稀疏矩陣壓縮存儲格式,。該格式根據(jù)各行非零元素分布的統(tǒng)計特性調整各個線程的數(shù)據(jù)負載來防止線程發(fā)散的問題，并且基于快速分段求和的策略以及使用矢量化的方法來提高SpMV流程的計算性能,。通過使用佛羅里達大學的稀疏矩陣作為測試集,，在GPU上進行性能測試,，獲得了相較CSR5（Compressed Sparse Row 5）格式平均10%到30%,，最高50%的性能提升。
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