Abstract-Exploiting rumsliga och temporal lokaliteter undersöks för effektiv rad-för-rad parallellisering av allmän sparse matris-matris multiplikation (SpGEMM) drift av formen C 1⁄4 A B på många-kärniga arkitekturer. Hypergraph och bipartite graf modeller föreslås för 1D radvis uppdelning av matris A för att jämnt dela upp arbetet över trådar med målet att minska antalet B-matris ord som ska överföras från minnet och mellan olika caches. En hypergrafmodell föreslås för omordning av B-matriskolumnen för att utnyttja rumslig lokalitet vid åtkomst till poster i trådprivata tillfälliga matriser, som används för att samla resultat för C-matrisrader. En modell med likhetsdiagram föreslås för omordning av B-matrisrad för att öka den tidsbundna återanvändningen av dessa poster i ackumuleringsmatrisen. De föreslagna modellerna och metoderna testas på ett brett utbud av glesa matriser från verkliga applikationer och experimenten utfördes på en 60-kärnig Intel Xeon Phi-processor, samt en två-socket Xeon-processor. Resultaten visar giltigheten hos de modeller och metoder som föreslås för att förbättra lokaliseringen i parallella SpGEMM-operationer.
På senare tid har matrispartitioneringsprogram som utnyttjar rumslig och temporal lokalitet i rad-för-rad parallell SpGEMM på många kärnarkitekturer föreslagits i REF.
Exploiting Locality in Sparse Matrix-Matrix Multiplication on Many-Core Architectures
{'venue': 'IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems', 'journal': 'IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}