高性能行任务散列法GPU一般稀疏矩阵-矩阵乘法

• 作者: 戴志涛 汤洋 赵达非 黄智濒
• 来源期刊: 北京邮电大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 稀疏矩阵-矩阵乘法 图形处理器 性能优化 散列表 共享内存
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 研究报告
• 页码范围: 106-113
• 页数: 8页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.13190/j.jbupt.2018-252

摘要

针对一般稀疏矩阵-矩阵乘法(SpGEMM)的性能问题,提出了一种基于任务分类和低延迟散列表的图形处理器上的加速SpGEMM算法RBSPARSE.该算法由一种低成本子任务复杂度预分析方法和一种低延迟共享内存上的散列表的方法组成,以达到最大效率.通过解决负载均衡和内存延迟问题,RBSPARSE可以显著减少计算的总时间.比较了RBSparse和BHSparse,前者是最快的SpGEMM算法,结果表明RBSparse的性能是BHSparse的平均3.1倍,在最佳情况下可达到14.49倍.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	戴志涛	北京邮电大学智能通信软件与多媒体北京市重点实验室	12	45	4.0	6.0
5	汤洋	北京邮电大学理学院	1	0	0.0	0.0
6	赵达非	北京邮电大学智能通信软件与多媒体北京市重点实验室	1	0	0.0	0.0
10	黄智濒	北京邮电大学智能通信软件与多媒体北京市重点实验室	4	4	2.0	2.0