Yazar
Aktemur, Tankut Barış
Basım Tarihi
2018-11-10
Basım Yeri
-
Wiley
Konu
Sıkıştırılmış seyrek satır, Seyrek matris-vektör çarpımı, SpMV
Tür
Belge
Dil
İngilizce
Dijital
Evet
Yazma
Hayır
Kütüphane
Özyeğin Üniversitesi
Demirbaş Numarası
1532-0626
Kayıt Numarası
69b650a0-940b-4121-9c13-bd222af4aa47
Lokasyon
Bilgisayar Bilimi
Tarih
2018-11-10
Örnek Metin
Seyrek matris-vektör çarpımı (SpMV), birçok mühendislik ve bilimsel problemin çözümünde kullanılan çok önemli bir işlemdir. Genel olarak tüm seyrek matrisler için yüksek performans sağlayan tek bir SpMV yöntemi yoktur. Belirli matris yapıları için yüksek verimlilik sağlayan seyrek matris depolama formatları ve SpMV uygulamaları mevcut olsa da, bu yöntemlerin kullanılması yüksek ön işleme veya format dönüştürme maliyetleri gerektirebilir. Bu çalışmada, bir matrisin Sıkıştırılmış Seyrek Satır (CSR) formatının ön işlenmesiyle kullanılabilecek CSRLenGoto adlı yeni bir SpMV uygulaması sunuyoruz. Bu ön işleme aşaması, ilgili maliyetin SpMV işleminin yalnızca birkaç tekrarıyla telafi edilmesini sağlayacak kadar ucuzdur. CSRLenGoto, tam döngü açmayı temel alır ve özellikle ortalama satır uzunluğu düşük olan matrisler için performans iyileştirmeleri sağlar. Yöntemimizi, çekirdek işlemi olarak son teknoloji ürünü matris bölümleme yaklaşımına entegre ederek paralel hale getirdik. Kısa veya orta uzunlukta satırlara sahip matrisler için Intel MKL'nin SpMV fonksiyonuna göre 2,46 kata kadar ve ortalama 1,29 kat hızlanma gözlemledik.
DOI
10.1002/cpe.4701
Cilt
30
