Multiplikationen av en gles matris av en tät vektor (SpMV) är en central del av vetenskapliga datortillämpningar: det är den väsentliga kärnan för lösningen av glesa linjära system och glesa eigen value problem med iterativa metoder. Effektiv implementering av den glesa matris-vektor multiplikation är därför avgörande och har varit föremål för en enorm mängd forskning, med intresse förnyat med varje större ny trend i högpresterande datorarkitekturer. Införandet av General-Purpose Graphics Processing Units (GPGPU) är inget undantag, och många artiklar har ägnats åt detta problem. Med denna artikel ger vi en översyn av de tekniker för att genomföra SpMV-kärnan på GPGPUs som har framträtt i litteraturen under de senaste åren. Vi diskuterar de frågor och kompromisser som har stött på av de olika forskarna, och en lista över lösningar, organiserade i kategorier enligt gemensamma funktioner. Vi erbjuder också en prestandajämförelse mellan olika GPGPU-modeller och på en uppsättning testmatriser som kommer från olika applikationsområden.
En färsk undersökning om olika glesa format för SpMV-kärnan på GPGPUs kan hittas i REF.
Sparse Matrix-Vector Multiplication on GPGPUs
{'venue': 'TOMS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}