資料介紹
稀疏矩陣與向量相乘SpMV是求解稀疏線性系統(tǒng)中的一個(gè)重要問題,但是由于非零元素的稀疏性,計(jì)算密度較低,造成計(jì)算效率不高。針對(duì)稀疏矩陣存在的一些不規(guī)則性,利用混合存儲(chǔ)格式來進(jìn)行SpMV計(jì)算,能夠提高對(duì)稀疏矩陣的壓縮效率,并擴(kuò)大其適應(yīng)范圍。HYB是一種廣泛使用的混合壓縮格式,其性能較為穩(wěn)定。而隨著GPU并行計(jì)算得到普遍應(yīng)用以及CPU日趨多核化,因此利用GPU和多核CPU構(gòu)建異構(gòu)并行計(jì)算系統(tǒng)得到了普遍的認(rèn)可。針對(duì)稀疏矩陣的HYB存儲(chǔ)格式中的ELL和COO存儲(chǔ)特征,把兩部分?jǐn)?shù)據(jù)分別分割到CPU和GPU進(jìn)行協(xié)同并行計(jì)算,既能充分利用CPU和GPU的計(jì)算資源,又能夠發(fā)揮CPU和GPU的計(jì)算特性,從而提高了計(jì)算資源的利用效能。在分析CPU+GPU異構(gòu)計(jì)算模式的特征的基礎(chǔ)上,對(duì)混合格式的數(shù)據(jù)分割和共享方面進(jìn)行優(yōu)化,能夠較好地發(fā)揮在異構(gòu)計(jì)算環(huán)境的優(yōu)勢(shì),提高計(jì)算性能。
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