| 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）是矩陣數值計算領域重要的線性代數子程序。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。該格式根據各行非零元素分布的統計特性調整各個線程的數據負載來防止線程發散的問題，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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