一种基于遗传算法的BLAS库优化方法

• 作者: 兰静 姜浩 孙成国
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: BLAS GEMM 遗传算法 自动调优
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 高性能计算
• 页码范围: 798-804
• 页数: 7页
• 分类号: TP311
• 字数: 5877字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2018.05.006

摘要

基于OpenBLAS和BLIS开源线性代数基础算法库,对稠密矩阵乘法GEMM运算的性能优化展开研究.针对如何选取稠密矩阵分块并行算法的关键分块参数这一问题,建立性能优化模型.采用改进的遗传算法求解上述优化模型,将某一分块参数组合(种群个体)所对应的稠密矩阵乘法的性能值作为该个体的适应度,通过不断迭代地进行选择、交叉、变异操作,找到最优的分块参数组合,使得稠密矩阵运算的性能值最优.数值实验表明,基于遗传算法求解得出最优分块参数下的GEMM性能值优于默认分块参数下的性能值,达到了优化的目的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	兰静	重庆工商大学融智学院	7	4	1.0	1.0
2	姜浩	国防科技大学计算机学院	2	0	0.0	0.0
3	孙成国	国防科技大学计算机学院	1	0	0.0	0.0