Sammanfattning av denna webbsida: I den här artikeln undersöker vi några beräkningsmässiga aspekter av GPU-accelererad matris-vektorn multiplikation där matrisen är gles. Särskilt har vi att göra med glesa matriser som förekommer i modellering med Markovanska kömodeller. Modellen vi använder för forskning är en markoviansk kömodell av en trådlös enhet. Denna modell beskriver enhetens beteende under eventuell kanalockupation av andra enheter. Vi studerar effektiviteten av multiplikation av en gles matris av en tät vektor med användning av en lämplig, färdig att använda GPU-accelererad matematiska bibliotek, nämligen CUSP. För CUSP-biblioteket diskuterar vi datastrukturer och deras inverkan på CUDA-plattformen för GPU:s finkorniga parallella arkitektur. Vårt mål är att hitta det bästa formatet för lagring av en gles matris för GPU-beräkning (särskilt en som är kopplad till den markovianska modellen av en trådlös enhet). Vi jämför tiden, prestandan och hastigheten för kortet NVIDIA Tesla C2050 (med ECC ON). För ostrukturerade matriser (som våra Markovian matriser), observerar vi hastighetsuppgångar (när det gäller CPU-endast beräkningar) på över 8 gånger.
I artikeln REF undersöktes vissa beräkningsaspekter av GPU-accelererad gles matrisvektorns multiplikation.
Computational aspects of GPU - accelerated sparse matrix - vector multiplication for solving Markov models
{'venue': None, 'journal': 'Theoretical and Applied Informatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}