Sparse matris-vektor multiplikation (SpMV) är av singular betydelse i gles linjär algebra. I motsats till den enhetliga regelbundenheten hos tät linjär algebra stöter glesa operationer på ett brett spektrum av matriser som sträcker sig från vanliga till mycket oregelbundna. Att utnyttja den enorma potentialen hos genomströmningsorienterade processorer för glesa operationer kräver att vi exponerar betydande finkornig parallellism och inför tillräcklig regelbundenhet på körningsvägar och minnesåtkomstmönster. Vi utforskar SpMV-metoder som är väl lämpade för genomströmningsorienterade arkitekturer som GPU och som utnyttjar flera vanliga sparsamhetsklasser. De tekniker vi föreslår är effektiva, framgångsrikt utnyttja stora procentandelar av topp bandbredd. Dessutom levererar de utmärkt total genomströmning, i genomsnitt 16 GFLOP/s och 10 GFLOP/s i dubbel precision för strukturerade rutnät respektive ostrukturerade meshmatriser, respektive på en GeForce GTX 285. Detta är ungefär 2,8 gånger det genomströmning som tidigare uppnåtts på Cell BE och mer än 10 gånger det av en quad-core Intel Clovertown system.
REF utvecklade SPMV-tekniker som använder stora procentandelar av den maximala bandbredden för throughputorienterade arkitekturer som GPU.
Implementing sparse matrix-vector multiplication on throughput-oriented processors
{'venue': 'Proceedings of the Conference on High Performance Computing Networking, Storage and Analysis', 'journal': 'Proceedings of the Conference on High Performance Computing Networking, Storage and Analysis', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}