Att skala upp den sparse matris-vektorn multiplikationskärnan på moderna Graphics Processing Units (GPU) har stått i centrum för många studier inom både akademi och industri. I den här artikeln presenterar vi en ny icke-parametrisk, selftunable, metod för datarepresentation för att datorisera denna kärna, särskilt att rikta glesa matriser som representerar power-law grafer. Med hjälp av verkliga webbgrafdata visar vi hur vårt representationsschema, i kombination med en ny tilingalgoritm, kan ge betydande fördelar jämfört med dagens GPU-satsningar på ett antal kärndatabrytningsalgoritmer som PageRank, HITS och Random Walk med Restart.
Yang m.fl. presentera en ny icke-parametrisk och selftunable approach REF till datapresentation för beräkning av denna kärna, särskilt riktad mot glesa matriser som representerar power-law grafer.
Fast Sparse Matrix-Vector Multiplication on GPUs: Implications for Graph Mining
{'venue': 'Proceedings of the VLDB Endowment (PVLDB), Vol. 4, No. 4, pp. 231-242 (2011)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}