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Title:
对角线稀疏矩阵的SpMV自适应性能优化
Alternative Title: auto-tuning of spmv for diagonal sparse matrices
Author: 孙相征 ; 张云泉 ; 王婷 ; 李焱 ; 袁良
Keyword: CRSD ; 自适应性能优化SpMV ; 对角线格式 ; 对角线稀疏矩阵 ; GPU ; 科学应用
Source: 计算机研究与发展
Issued Date: 2013
Volume: 50, Issue:3, Pages:648-656
Indexed Type: CNKI ; WANFANG
Department: 中国科学院软件所并行软件与计算科学实验室;计算机科学国家重点实验室(中国科学院软件研究所);中国科学院大学;
Sponsorship: 国家“八六三”高技术研究发展计划基金项目(2009AA01A129,2009AA01A134)|国家“核高基”重大科技专项基金项目(2009ZX01036-001-002)|中国科学院知识创新工程重大项目课题(KGCX1-YW-13)|国家重大科研装备研制项目(ZDYZ2008-2)|国家自然科学基金项目(61100073,61133005,61100066)|中国科学院研究生科技创新与社会实践资助专项
Abstract: 稀疏矩阵向量乘(SpMV)是科学计算中常用的内核之一,其运行速率跟非零元分布相关.针对对角线稀疏矩阵,提出了压缩行片段对角(compressed row segment diagonal,CRSD)存储格式.它利用"对角线格式"有效描述矩阵的对角线分布,区别于以往通用的计算方法,CRSD通过对给定应用的对角线稀疏矩阵采样再进行特定的优化.并且在软件安装阶段,通过自适应的方法选取适合具体运行平台的最优SpMV实现.在CPU端进行多线程并行化实现时,自适应调优过程中收集的信息还被用于线程间任务划分,以实现负载平衡.同时完成CRSD存储格式在GPU端的实现,并根据GPU端计算与访存的特点进行优化.实验结果表明:在Intel和AMD的多核平台使用相同线程数的情况下,与DIA相比,使用CRSD的加速比可以达到2.37X(平均1.7X);与CSR相比,可以达到4.6X(平均2.1X).
Language: 中文
Content Type: 期刊论文
URI: http://ir.iscas.ac.cn/handle/311060/15531
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孙相征,张云泉,王婷,等. 对角线稀疏矩阵的SpMV自适应性能优化[J]. 计算机研究与发展,2013-01-01,50(3):648-656.
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