【摘 要】
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矩阵-向量乘法算法的时间复杂度大,传统计算方法的实时性和跨平台性难以保证.本文提出一种基于开放式计算语言(Open Computing Language,OpenCL)的矩阵-向量乘并行算法,矩阵-
【机 构】
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郑州师范学院信息科学与技术学院; 郑州大学信息工程学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61572444,61250007)资助
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矩阵-向量乘法算法的时间复杂度大,传统计算方法的实时性和跨平台性难以保证.本文提出一种基于开放式计算语言(Open Computing Language,OpenCL)的矩阵-向量乘并行算法,矩阵-向量乘法过程被分解成若干具有不同粒度的子任务.根据相应的并行度,每个工作组进行矩阵中的行块与列向量的乘积,每个工作项进行行块中行向量与列向量的乘积,并把计算任务分别分配到计算单元和处理单元进行处理.实验结果表明,与基于CPU的串行算法、基于OpenMP并行算法和基于统一计算设备架构(Compute Unified Device Architecture,CUDA)并行算法性能相比,矩阵-向量乘并行算法在OpenCL架构下NVIDIA图形处理器(Graphic Processing Unit,GPU)计算平台上分别获得了20. 86倍、6. 39倍和1. 49倍的加速比.验证了提出的并行优化方法的有效性和性能可移植性.
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