Sparse matris-vektor multiplikation (SpMV) är en grundläggande byggsten för många tillämpningar. I detta dokument föreslår vi CSR5 (Compressed Sparse Row 5), ett nytt lagringsformat, som erbjuder höggenomströmning SpMV på olika plattformar, inklusive CPU, GPU och Xeon Phi. För det första är CSR5-formatet okänsligt för den sparsamma strukturen i inmatningsmatrisen. Således kan det enda formatet stödja en SpMV algoritm som är effektiv både för vanliga matriser och för oregelbundna matriser. Dessutom visar vi att omkostnaderna för konverteringen av formatet från CSR till CSR5 kan vara lika låga som kostnaden för ett fåtal SpMV-operationer. Vi jämför CSR5-baserad SpMV-algoritm med 11 toppmoderna format och algoritmer på fyra vanliga processorer med 14 vanliga och 10 oregelbundna matriser som referenssvit. För de 14 vanliga matriserna i sviten uppnår vi jämförbara eller bättre resultat jämfört med föregående arbete. För de 10 oregelbundna matriserna får CSR5 genomsnittliga prestandaförbättringar på 17,6 %, 28,5 %, 173 % och 293,3 % (upp till 213,3 %, 153,6 %, 405,1 % och 943,3 %) jämfört med det bästa befintliga arbetet på dubbelsocket- Intel-processorer, en NVidia GPU, en AMD GPU respektive en Intel Xeon Phi. För tillämpningar i verkligheten, såsom en lösare med bara tiotals iterationer, kan CSR5-formatet vara mer praktiskt på grund av dess låg-overhead för formatkonvertering.
Dessutom har vi inkluderat ett nytt format kallat CSR5 REF som visar ett bra beteende när det gäller prestanda för både regelbundna och oregelbundna matriser på olika hårdvaruplattformar som multicores, GPUs och Intel Xeon Phi.
CSR5: An Efficient Storage Format for Cross-Platform Sparse Matrix-Vector Multiplication
{'venue': "ICS '15", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}