Duff Aygıtı Tabanlı Seyrek Matris-Vektör Çarpımı
Öz
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.
Anahtar Kelimeler
Kaynakça
- 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.
Ayrıntılar
Birincil Dil
Türkçe
Konular
Mühendislik
Bölüm
Araştırma Makalesi
Yazarlar
Barış Aktemur
*
0000-0002-1414-9338
Türkiye
Yayımlanma Tarihi
15 Mayıs 2020
Gönderilme Tarihi
26 Ocak 2019
Kabul Tarihi
7 Şubat 2020
Yayımlandığı Sayı
Yıl 2020 Cilt: 22 Sayı: 65