Vi bevittnar en dramatisk förändring i datorarkitektur på grund av multicore paradigm skifte, eftersom varje elektronisk enhet från mobiltelefoner till superdatorer konfronterar parallellism av aldrig tidigare skådad skala. För att helt frigöra potentialen i dessa system, HPC gemenskapen måste utveckla multicore specifika optimeringsmetoder för viktiga vetenskapliga beräkningar. I detta arbete undersöker vi sparse matris-vektorn multiplicera (SpMV) - en av de mest använda kärnorna i vetenskaplig beräkning - över ett brett spektrum av multicore mönster. Vår experimentella plattform omfattar den homogena dubbelkärniga AMD och Intel quad-core designen, den heterogena STI Cellen, samt den första vetenskapliga studien av den mycket mångtrådade Sun Niagara2. Vi presenterar flera optimeringsstrategier som är särskilt effektiva för den multikärniga miljön och uppvisar betydande prestandaförbättringar jämfört med befintliga seriella och parallella SpMV-implementationer. Dessutom presenterar vi viktiga insikter i arkitektoniska avvägningar av ledande flerkärniga designstrategier, i samband med krävande minnesbundna numeriska algoritmer.
Våra tidigare studier undersökte auto-justerade optimeringar i samband med multicore arkitekturer REF och visade sin betydande potential.
Optimization of sparse matrix-vector multiplication on emerging multicore platforms
{'venue': "SC '07", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}