一种提高SpMV向量化性能的新型稀疏矩阵存储格式

• 作者: 刘芳芳 杨超
• 来源期刊: 数值计算与计算机应用
• 关键词: 稀疏矩阵 稀疏矩阵向量乘 向量化 局部性 CSRL
• 年，卷（期）: 2014,（4）
• 页码范围: 269-276
• 语种: 中文

摘要

稀疏矩阵向量乘(SpMV)是科学与工程计算中一个重要的核心函数,但在当前基于存储器层次结构的计算平台上,传统CSR(Compressed Sparse Row)存储的稀疏矩阵向量乘性能较低,运行效率往往远低于硬件浮点峰值的10％.目前现有的处理器架构一般都采用SIMD向量化技术进行加速,但是传统CSR格式的稀疏矩阵向量乘由于访存的不规则性,不能直接采用向量化技术进行加速,为了利用SIMD技术,对具有局部性特征的稀疏矩阵,提出了新的稀疏矩阵存储格式CSRL(Compressed Sparse Row with Local information),该格式可以减少SpMV时内存访问次数,并且能够充分利用硬件的SIMD向量化技术进行读取和计算,提高了SpMV性能.实验表明,该方法相比国际著名商业库Intel MKL10.3版平均性能提升达到29.5％,最高可达89％的性能提升.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨超	中国科学院软件研究所并行软件与计算科学实验室	114	799	15.0	23.0
5	刘芳芳	中国科学院软件研究所并行软件与计算科学实验室	13	88	4.0	9.0