Den sparse matris-vektorn (SpMV) multiplikation rutin är en viktig byggsten som används i många iterativa algoritmer för att lösa vetenskapliga och tekniska problem. En av de största utmaningarna med SpMV är dess minnestäthet. Även om komprimering har föreslagits tidigare för att förbättra SpMV prestanda på processorer, dess användning har inte visats på GPU på grund av den seriemässiga karaktären av många komprimering och dekompression system. I detta dokument introducerar vi en familj av bit-representation-optimerade (BRO) komprimeringssystem för att representera glesa matriser på GPUs. De föreslagna systemen, BRO-ELL, BRO-COO och BRO-HYB, utför komprimering på indexdata och hjälper till att påskynda SpMV på GPU:er genom att minska minnestrafiken. Dessutom formulerar vi ett BRO-medvetet matrisomordningssystem som ett dataklusterproblem och använder det för att öka kompressionsförhållandet. Med de föreslagna systemen, experiment visar att genomsnittliga uppfarter på 1,5× jämfört med ELLPACK och HYB kan uppnås för SpMV på GPUs.
Wai Teng Tang m.fl. införa en serie bit-representation-optimerade komprimeringssystem för att representera sparse matriser på GPUs inklusive BRO-ELL, BRO-COO, BRO-HYB, som utför komprimering på indexdata och hjälper till att påskynda SpMV på GPUs genom minskning av minnestrafik REF.
Accelerating sparse matrix-vector multiplication on GPUs using bit-representation-optimized schemes
{'venue': "SC '13", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}