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| SpMV的自动性能优化实现技术及其应用研究 | |
| Alternative Title | automatic performance tuning of sparse matrix-vector multiplication:implementation techniques and its application research |
| 袁娥; 张云泉; 刘芳芳; 孙相征 | |
| 2009 | |
| Source | 计算机研究与发展
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| ISSN | 1000-1239 |
| Volume | 46Issue:7Pages:1117-1126 |
| English Abstract | 在科学计算中,稀疏矩阵向量乘(SpMV)是一个十分重要且经常被大量调用的计算内核.由于SpMV一般实现算法的浮点计算和存储访问次数比率非常低,且其存储访问模式极为不规则,其实际运行性能往往很低.通过采用寄存器分块算法和启发式分块大小选择算法,将稀疏矩阵分成小的稠密分块,重用保存在寄存器中向量x元素,可以提高该计算内核的性能.剖析和总结了OSKI软件包所采用的若干关键优化技术,并进行了实际应用性能测试.测试表明,在实际应用这些优化技术的过程中,应用程序对SpMV的调用次数要达到上百次的量级,才能抵消由于应用这些性能优化技术所带来的额外时间开销,取得性能加速效果.在Pentium4和AMD Athlon平台上,测试了10个矩阵,其平均加速比分别达到了1.69和1.48. |
| Indexed Type | cnki,wanfang,ei |
| Keyword | 稀疏矩阵向量乘 启发式算法 自适应性能优化 存储访问模式 寄存器分块 |
| Department | 并行计算实验室 |
| Content Type | 期刊论文 |
| URI | http://ir.iscas.ac.cn/handle/311060/4286 |
| Collection | 并行软件与计算科学实验室 |
| Recommended Citation GB/T 7714 | 袁娥,张云泉,刘芳芳,等. SpMV的自动性能优化实现技术及其应用研究[J]. 计算机研究与发展,2009,46(7):1117-1126. |
| APA | 袁娥,张云泉,刘芳芳,&孙相征.(2009).SpMV的自动性能优化实现技术及其应用研究.计算机研究与发展,46(7),1117-1126. |
| MLA | 袁娥,et al."SpMV的自动性能优化实现技术及其应用研究".计算机研究与发展 46.7(2009):1117-1126. |
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