| 基于GPU的稀疏矩阵压缩存储格式研究 | |
| 所屬分類(lèi)：技术论文 | |
| 上傳者：wwei | |
| 文檔大小：4261 K | |
| 標(biāo)簽： 稀疏矩阵向量乘 负载均衡 存储格式 | |
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| 文檔介紹：稀疏矩阵向量乘法（Sparse Matrix-Vector Multiplication，SpMV）是矩阵数值计算领域重要的线性代数子程序。通过对SpMV算法的负载均衡以及访存频度这两个关键性能瓶颈的研究，提出了一种VCSR（Vectorized Compressed Sparse Row）稀疏矩阵压缩存储格式。该格式根据各行非零元素分布的统计特性调整各个线程的数据负载来防止线程发散的问题，并且基于快速分段求和的策略以及使用矢量化的方法来提高SpMV流程的计算性能。通过使用佛罗里达大学的稀疏矩阵作为测试集，在GPU上进行性能测试，获得了相较CSR5（Compressed Sparse Row 5）格式平均10%到30%，最高50%的性能提升。 | |
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