一种面向OpenCL架构的矩阵-向量乘并行算法与实现

• 作者: 周清雷 姚鹏姿 肖汉
• 来源期刊: 小型微型计算机系统
• 学科: 工学
• 关键词: 矩阵-向量乘 图形处理器 开放式计算语言 并行算法
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 人工智能与算法研究
• 页码范围: 26-30
• 页数: 5页
• 分类号: TP311
• 字数: 5878字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1220.2019.01.006

摘要

矩阵-向量乘法算法的时间复杂度大,传统计算方法的实时性和跨平台性难以保证.本文提出一种基于开放式计算语言(Open Computing Language,OpenCL)的矩阵-向量乘并行算法,矩阵-向量乘法过程被分解成若干具有不同粒度的子任务.根据相应的并行度,每个工作组进行矩阵中的行块与列向量的乘积,每个工作项进行行块中行向量与列向量的乘积,并把计算任务分别分配到计算单元和处理单元进行处理.实验结果表明,与基于CPU的串行算法、基于OpenMP并行算法和基于统一计算设备架构(Compute Unified Device Architecture,CUDA)并行算法性能相比,矩阵-向量乘并行算法在OpenCL架构下NVIDIA图形处理器(Graphic Processing Unit,GPU)计算平台上分别获得了20.86倍、6.39倍和1.49倍的加速比.验证了提出的并行优化方法的有效性和性能可移植性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周清雷	郑州大学信息工程学院	109	475	10.0	16.0
2	肖汉	郑州师范学院信息科学与技术学院	39	346	11.0	17.0
6	姚鹏姿	郑州师范学院信息科学与技术学院	1	0	0.0	0.0