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GPU上稀疏矩阵与矢量乘积运算的一种改进

         

摘要

稀疏矩阵和矢量的乘积运算在工程实践及科学计算中经常用到,随着矩阵规模的增长,大量的计算限制了整个系统的性能,因此可以利用GPU的高运算能力加速SpMV.分析了现有GPU上实现的SpMV存在的问题,并设计了行分割优化和float4数据类型优化两种方案.实验表明,该方案可以使性能提升2~8倍.

著录项

  • 来源
    《计算机系统应用》 |2010年第5期|116-120|共5页
  • 作者单位

    复旦大学计算机科学技术学院;

    上海;

    200433;

    复旦大学计算机科学技术学院;

    上海;

    200433;

    上海理工大学计算机科学工程系;

    上海;

    2000933;

    复旦大学计算机科学技术学院;

    上海;

    200433;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类
  • 关键词

    GPU; 稀疏矩阵; CSR; CUDA;

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