基于CUDA编程模型的稀疏对角矩阵向量乘优化

• 作者: 刘杰 秦晋 胡庆丰 龚春叶
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: GPU CDIA CUDA 稀疏矩阵向量乘
• 年，卷（期）: 2012,（7）
• 所属期刊栏目: 高性能计算
• 页码范围: 78-83
• 分类号: TP311
• 字数: 4352字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2012.07.014

摘要

稀疏矩阵向量乘是很多科学计算问题中的核心问题.本文针对稀疏对角矩阵,在DIA存储格式的基础上,设计了一种新型压缩存储格式CDIA,结合CUDA编程模型的特点,在计算线程上进行了细粒度的任务分配,同时为满足CUDA对存储器的合并访问要求,将压缩矩阵做了相应的转置处理,设计了细粒度算法与程序,并根据稀疏矩阵向量乘特点,做了相应的程序优化.实验数据显示,这种存储格式能够很好地发挥CUDA在数据处理方面的优势,在测试数据中,最高获得了单精度39.6 Gflop/s和双精度19.6 Gflop/s的浮点计算性能,性能在Nathan Bell和Michael Garland的基础上分别提高了7.6％和17.4％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	秦晋	国防科学技术大学计算机学院	1	10	1.0	1.0
2	龚春叶	国防科学技术大学计算机学院	11	50	4.0	7.0
3	胡庆丰	国防科学技术大学计算机学院	14	83	5.0	8.0
4	刘杰	国防科学技术大学计算机学院	28	135	7.0	11.0