Duff Aygıtı Tabanlı Seyrek Matris-Vektör Çarpımı
Abstract
Seyrek matris-vektör çarpımı (SpMV) pek çok mühendislik probleminde ve bilimsel hesaplamada sıklıkla kullanılan bir işlemdir. SpMV’nin hızlandırılması geniş bir yelpazedeki uygulamaları olumlu etkiler. Bu makalede Duff aygıtı olarak bilinen döngü açılımının SpMV’nin başarımına etkisini irdeliyoruz. Önerdiğimiz Duff aygıtı tabanlı SpMV gerçeklemesi, en geçerli seyrek matris saklama formatı olan CSR formatının düşük maliyetli bir ön işlemesi sonrası kullanılabilmektedir. Gerçek problemlerde kullanılan matrislerden oluşan veri kümesi ile deneysel bir değerlendirme yaptık ve önemli derecede hızlanma kaydedilebileceğini gözlemledik.
Keywords
References
- Williams S, Oliker L, Vuduc R, Shalf J, Yelick K, Demmel J. Optimization of Sparse Matrix-vector Multiplication on Emerging Multicore Platforms. Parallel Comput 2009;35:178–94. doi:10.1016/j.parco.2008.12.006.
- Filippone S, Cardellini V, Barbieri D, Fanfarillo A. Sparse Matrix-Vector Multiplication on GPGPUs. ACM Trans Math Softw 2017;43:30:1--30:49. doi:10.1145/3017994.
- Langr D, Tvrdik P. Evaluation Criteria for Sparse Matrix Storage Formats. IEEE Trans Parallel Distrib Syst 2016;27:428–40. doi:10.1109/TPDS.2015.2401575.
- Goumas GI, Kourtis K, Anastopoulos N, Karakasis V, Koziris N. Understanding the Performance of Sparse Matrix-Vector Multiplication. 16th Euromicro Int. Conf. Parallel, Distrib. Network-Based Process., 2008, p. 283–92. doi:10.1109/PDP.2008.41.
- Liu X, Smelyanskiy M, Chow E, Dubey P. Efficient Sparse Matrix-vector Multiplication on x86-based Many-core Processors. Proc. 27th Int. ACM Conf. Int. Conf. Supercomput., New York, NY, USA: ACM; 2013, p. 273–82. doi:10.1145/2464996.2465013.
- Belgin M, Back G, Ribbens CJ. A Library for Pattern-based Sparse Matrix Vector Multiply. Int J Parallel Program 2011;39:62–87. doi:10.1007/s10766-010-0145-2.
- Liu W, Vinter B. CSR5: An Efficient Storage Format for Cross-Platform Sparse Matrix-Vector Multiplication. Proc. 29th ACM Int. Conf. Supercomput., New York, NY, USA: ACM; 2015, p. 339–50. doi:10.1145/2751205.2751209.
- Vuduc R, Demmel JW, Yelick KA. OSKI: A library of automatically tuned sparse matrix kernels. J Phys Conf Ser 2005;16:521. doi:10.1088/1742-6596/16/1/071.
Details
Primary Language
Turkish
Subjects
Engineering
Journal Section
Research Article
Authors
Barış Aktemur
*
0000-0002-1414-9338
Türkiye
Publication Date
May 15, 2020
Submission Date
January 26, 2019
Acceptance Date
February 7, 2020
Published in Issue
Year 2020 Volume: 22 Number: 65