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首页> 外文期刊>ACM Transactions on Architecture and Code Optimization >Exploiting Compression Opportunities to Improve SpMxV Performance on Shared Memory Systems
【24h】

Exploiting Compression Opportunities to Improve SpMxV Performance on Shared Memory Systems

机译：利用压缩机会来改善共享内存系统上的SpMxV性能

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The Sparse Matrix-Vector Multiplication (SpMxV) kernel exhibits poor scaling on shared memory systems, due to the streaming nature of its data access pattern. To decrease memory contention and improve kernel performance we propose two compression schemes: CSR-DU, that targets the reduction of the matrix structural data by applying coarse-grained delta-encoding, and CSR-VI, that targets the reduction of the values using indirect indexing, applicable to matrices with a small number of unique values. Thorough experimental evaluation of the proposed methods and their combination, on two modern shared memory systems, demonstrated that they can significantly improve multithreaded SpMxV performance upon standard and state-of-the-art approaches.
机译：稀疏矩阵向量乘法（SpMxV）内核由于其数据访问模式的流性质而在共享内存系统上显示出较差的缩放比例。为了减少内存争用并提高内核性能，我们提出了两种压缩方案：CSR-DU通过使用粗粒度增量编码来减少矩阵结构数据，CSR-VI通过间接压缩来减少值索引，适用于具有少量唯一值的矩阵。在两个现代共享内存系统上，对所提出的方法及其组合进行了全面的实验评估，结果表明，它们可以在标准方法和最新方法下显着提高多线程SpMxV性能。

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