Abstract-Obtaining mycket exakta förutsägelser om egenskaperna hos ljus atomkärna med hjälp av konfigurationsinteraktionen (CI) tillvägagångssätt kräver datorisering några extrem eigenpar av den många-kroppskärna Hamiltonian matris. I koden Många-kropps Fermion Dynamics för nuclei (MCDn) används ett block eigensolver för detta ändamål. På grund av den stora storleken på de glesa matriser som är inblandade, är en betydande del av den tid som spenderas på eigen value beräkningar förknippade med multiplikation av en gles matris (och införlivandet av den matrisen) med flera vektorer (SpMM och SpMM T). Befintliga genomföranden av SpMM och SpMM T underskred avsevärt förväntningarna. Därför presenterar och analyserar vi optimerade implementationer av SpMM och SpMM T. Vi baserar vår implementation på de komprimerade glesa blocken (CSB) matrisformat och målsystem med flerkärniga arkitekturer. Vi utvecklar en prestandamodell som gör det möjligt för oss att förstå och uppskatta prestandaegenskaperna hos våra SpMM-kärnimplementationer, och demonstrera effektiviteten i vår implementering på en serie verkliga matriser utvunna från MFDn. I synnerhet får vi 3-4× speedup på nödvändiga operationer över bra implementationer baserat på den vanliga komprimerade sparse rad (CSR) matris format. Förbättringarna i SpMM-kärnan tyder på att vi kan uppnå ungefär en 40-procentig hastighet upp i den totala exekveringstiden för blocket eigensolver som används i MFDn.
Komprimerade Sparse Blocks (CSB) REF är ett annat sparsamt matrislagringsformat som utnyttjar registerblockering.
Optimizing Sparse Matrix-Multiple Vectors Multiplication for Nuclear Configuration Interaction Calculations
{'venue': '2014 IEEE 28th International Parallel and Distributed Processing Symposium', 'journal': '2014 IEEE 28th International Parallel and Distributed Processing Symposium', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}