基于GPU的稀疏矩陣壓縮存儲(chǔ)格式研究
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：wwei
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標(biāo)簽： 稀疏矩陣向量乘 負(fù)載均衡 存儲(chǔ)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(jì)算領(lǐng)域重要的線性代數(shù)子程序,。通過對(duì)SpMV算法的負(fù)載均衡以及訪存頻度這兩個(gè)關(guān)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(chǔ)格式。該格式根據(jù)各行非零元素分布的統(tǒng)計(jì)特性調(diào)整各個(gè)線程的數(shù)據(jù)負(fù)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(jì)算性能,。通過使用佛羅里達(dá)大學(xué)的稀疏矩陣作為測(cè)試集，在GPU上進(jìn)行性能測(cè)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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