对角线稀疏矩阵的SpMV自适应性能优化

来源 :计算机研究与发展 | 被引量 : 2次 | 上传用户：jeffersonvon

【摘要】

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稀疏矩阵向量乘(SpMV)是科学计算中常用的内核之一,其运行速率跟非零元分布相关.针对对角线稀疏矩阵,提出了压缩行片段对角(compressed row segment diagonal,CRSD)存储格式.它利用"对角线格式"有效描述矩阵的对角线分布,区别于以往通用的计算方法,CRSD通过对给定应用的对角线稀疏矩阵采样再进行特定的优化.并且在软件安装阶段,通过自适应的方法选取适合具体运行平台的最

【作者】

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孙相征张云泉王婷李焱袁良

【机构】

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中国科学院软件所并行软件与计算科学实验室,计算机科学国家重点实验室（中国科学院软件研究所）,中国科学院大学

【出处】

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计算机研究与发展

【发表日期】

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2013年03期

【关键词】

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CRSD 自适应性能优化SpMV 对角线格式对角线稀疏矩阵 GPU 科学应用 compressed row segmented with diagonal-p

【基金项目】

：

国家“八六三”高技术研究发展计划基金项目（2009AA01A129,2009AA01A134）,国家“核高基”重大科技号项基金项目（2009ZX01036001-002）,中国科学院知识创新工程重大项目课题（KGCX1-YW-13）,国家重大科研装备研制项目（ZDYZ2008-2）,国家然科学基金项目（61100073,61133005,61100066）,中国科学院研究生科技创新与社会实践资助专

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