GPU上大规模稀疏矩阵特征值计算高效算法之一——GPU介绍

最新推荐文章于 2024-10-15 10:51:38 发布
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#gpu #算法 #矩阵 #特征值

本文介绍了GPU的主要特点，包括高吞吐量、大量的硬件处理单元和深度多线程能力。详细阐述了GPU的结构特性、工作模式、编程模型，并探讨了GPU适用的应用场景及不适合GPU的应用类型，如并行度小、不规则任务并行以及需要频繁全局同步的计算任务。

GPU主要特点

1. 高吞吐量。

2. 拥有数百个硬件处理单元，性能达到1Tflops。

3. 每个处理单元深度多线程，即使有的线程被stall了，GPU还能够继续正常执行。

4. 高memory带宽。

GPU结构特性

1）硬件模型


2）线程块网络


3）存储器层次结构


GPU工作模式

1）CPU 具有独立的内存和寄存器,

最低0.47元/天 解锁文章
GPU硬件架构与微架构深度解析28-稀疏计算：稀疏矩阵计算的硬件支持
2301_79143213的博客
09-27 20
本文介绍了GPU加速稀疏计算的关键技术。主要内容包括：1）稀疏数据的存储格式（COO、CSR、CSC）及其特点；2）现代GPU的稀疏计算硬件优化，如NVIDIA的稀疏张量核心和内存访问优化；3）稀疏计算在推荐系统、NLP和科学计算等领域的应用案例；4）性能优化技巧，包括存储格式选择、硬件特性利用和混合精度计算等。文章指出，专用稀疏计算技术可显著提升AI和大规模科学计算的效率，相比传统方法可获得5-10倍的性能提升。
第28节：GPU 稀疏矩阵计算详解
最新发布
yumeiguo的博客
08-11 207
内容说明稀疏矩阵格式CSR、COO、ELL 等SpMV 实现线程并行按行计算乘加优化关键负载均衡、内存访问优化应用领域科学计算、图计算、机器学习。
GPU上大规模稀疏矩阵特征值计算高效算法之二——稀疏矩阵
bob908的专栏
08-19 4902
稀疏矩阵存储方式 1）协调存储格式 COO(coordinate format) COO 格式是一种简单的存储方案,采用三个数组存储行标识,列标识和非 0 元素的值。COO 是一种通用的存储格式,缺点是存储的效率不高。 2） 3）
Matlab GPU矩阵求特征值计算
wwxy1995的博客
12-14 1474
GPU求特征值的使用方法 clear all clc M = rand(2000,2000); % 生成一个随机矩阵 tic [A1,B1] = eig(M); % 求该随机矩阵的特征值和特征向量 t1=toc tic M = single(M); % 将数据转换为单精度型 M = gpuA...
GPU上大规模稀疏矩阵特征值计算高效算法之三——SLEPc测试
bob908的专栏
08-19 3574
Slepc计算矩阵特征值时间测试 注： (1)GPU集群介绍： 该集群有一个登录节点(ustcgpu)和100个计算节点(node1~node100)。各计算节点配置2 颗4核的IntelE5520 CPU，16GB内存，通过20GbsInfiniBand互联。 (2)测试采用Krylov-Schur算法 计算速度 这里采用Slepc计算稀疏度约为1%矩阵的一半特
GPU上稀疏矩阵的基本线性代数
吴建明wujianming_110117
02-20 857
GPU上稀疏矩阵的基本线性代数 cuSPARSE库为稀疏矩阵提供了GPU加速的基本线性代数子例程，这些子例程的执行速度明显快于仅CPU替代方法。提供了可用于构建GPU加速求解器的功能。cuSPARSE被从事机器学习，计算流体力学，地震勘探和计算科学等应用的工程师和科学家广泛使用。使用cuSPARSE，应用程序会自动受益于常规性能的改进和新的GPU架构。cuSPARSE库包含在NVIDIA HPC SDK和CUDA Toolkit中。 cuSPARSE性能 cuSPARSE库针对NVIDIA GPU的性能进行
大规模稀疏矩阵的主特征向量计算优化方法
02-21
随着图形处理单元通用计算(general-purpose computing on graphics processing unit, GPGPU)的兴起, 利用GPU 来优化大规模稀疏矩阵的图形处理单元求解得到了广泛关注。分别从应用特征和GPU 体系结构特征两方面分析了...
基于GPU的对称正定稀疏矩阵复线性方程组迭代算法.pdf
09-25
本文将聚焦于一个特定的应用——基于GPU的对称正定稀疏矩阵复线性方程组的迭代解法，这一技术在许多科学和工程问题中有着广泛的应用，如电磁场模拟、流体力学计算、结构力学分析等。 对称正定矩阵在数学上具有特殊...
CUDA实现稀疏大矩阵乘法
02-21
稀疏矩阵的DIA/ELLPACK/COO/CSR/HYB表示形式，以及各表示形式下的稀疏矩阵乘法（稀疏大矩阵*矢量）的CUDA实现。对于矩阵中每一行稀疏元素个数较统一的情况，ELLPACK表示最佳，其次是HYB（ELL+COO）。关于稀疏矩阵的研究很多，这里列出的仅是凤毛麟角，有兴趣的朋友我们一起探讨。
基于Cuda的几种并行稀疏矩阵乘法方法（一）
k531623594的专栏
05-13 7887
最近由于研究需要和兴趣看了很多稀疏矩阵乘法的算法，这方面的研究千奇百怪，研究人员真的是十八般武艺全都用上了，好吧，就让我来说说这个东西吧，由于这个东西实在方法太多，所以请容许我一节一节地去完善。 　　1、存储方式 　　稀疏矩阵的存储方式真的非常多，也各有千秋，它们包括CSR（许多库的首选存储方式），COO（MATLAB存储稀疏矩阵的方式），CSC（这个也可以看成是CSR，做个转置就完了），ELL
稀疏矩阵LU分解在GPU上的性能优化
05-29
稀疏线性方程组求解Ax=b是很多科学计算与工程应用的核心问题，例如天气预报、流体力学仿真、经济模型模拟、集成电路仿真、电气网络仿真、网络分析、有限元方法等。本报告以集成电路仿真中的极稀疏矩阵LU分解为例，讲述稀疏LU分解在GPU上的并行方法、以及性能优化方法。
cusparse的使用
k531623594的专栏
03-30 7863
1、cusparse简介　　 cusparse是一个非常好的进行系数代数运算的库。不得不提到的是，它的效率是相当高效的，尤其是当进行大规模的稀疏计算的时候，cuda的优势就体现得淋漓尽致了（相比于MATLAB而言）。先说明一下，如果你是一个有着丰富编程经验的老手，那么本文对于你可能没有太大作用，然而如果你是想使用cusparse加速程序的新手，本文可以为你节约相当的时间。2、稀疏矩阵于一般矩阵的乘法
“这样的稀疏模式可以在 GPU 上加速执行”但是之前不是说GPU支持的是密集型矩阵运算吗？计算稀疏矩阵需要特定的软件和库的支持吗？那为什么要把密集矩阵变成稀疏矩阵
yxx122345的博客
10-15 748
你说得很对，传统的 GPU 硬件确实是为密集型矩阵运算设计的，而稀疏矩阵的计算通常需要专门的软件库和算法支持。之所以要将密集矩阵变成稀疏矩阵，是为了在保持计算精度的同时减少计算量，从而提高计算效率。这需要特定的硬件架构和软件支持，下面是具体原因和实现方式的解释。
CUDA求解特征值和特征向量 使用cusolver库
ZhangP.H的博客
11-23 6135
         项目中遇到了求解复数Hermit矩阵的特征值分解问题（使用MUSIC方法进行DOA估计的GPU工程化实现），网上已经有使用GSL科学计算库（http://www.gnu.org/software/gsl/）完成特征值和特征向量求解问题，也可以使用QR算法和Jacobi算法等数值分析方法自己编写，现在想使用CUDA在GPU平台上并行完成特征值和特征向量求解问题。     &
向量数据库入坑指南：聊聊来自元宇宙大厂 Meta 的相似度检索技术 Faiss
折腾技术
09-03 991
深入浅出的聊聊“大厂”的黑科技：来自 Meta（原Facebook）的相似性检索开源项目 Faiss。
NVIDIA-cuSPARSE稀疏矩阵加速求解官方教程精简（一）
weixin_45794268的博客
04-07 3457
cuSPARSE求解稀疏矩阵CUDA12.1最新版本教程
利用gpu加速神经网络算法,为什么用gpu 模型训练
Supermen333的博客
08-25 3194
使用神经网络训练，一个最大的问题就是训练速度的问题，特别是对于深度学习而言，过多的参数会消耗很多的时间，在神经网络训练过程中，运算最多的是关于矩阵的运算，这个时候就正好用到了GPU，GPU本来是用来处理图形的，但是因为其处理矩阵计算的高效性就运用到了深度学习之中。一个有趣的地方是在每次搜索到叶子节点时，没有立即叶子节点，而是等到访问次数到达一定数目(40)才，这样避免产生太多的分支，分散搜索的注意力，也能节省GPU的宝贵资源，同时在时，对叶节点的盘面估值会更准确些。
更细粒度的不实信息检测|FineFact：Towards Fine-Grained Reasoning for Fake News Detection
weixin_43235829的博客
05-23 1554
文本推理（FinerFact） 更细粒度的不实信息检测2022 社交媒体中的不实信息（misinformation）是指通过社交网络平台传播的错误的、不准确的信息。现阶段的不实信息检测可从3个方面进行实施：（1）假新闻检测（fake news detection），即对较长文本新闻内容的真实性判别，通常以相关评论意见作为辅助；（2）谣言检测（rumor detection），多是对社交平台短文本的传播分析，即通过民众在社交网络对信息的评论与转发，分析不实消息的传播特征及相关讨论的意见佐证；（3）事实验证（f
ORBSLAM论文翻译
weixin_39061796的博客
07-06 1420
ORB-SLAM: a Versatile and Accurate Monocular SLAM System 摘要 本文提出了ORB-SLAM，一种基于特征的单目SLAM系统，它可以在室内外的大小环境中实时运行。该系统对严重的运动噪声具有鲁棒性，允许宽基线闭环和重定位，并且可以全自动的初始化。基于近年来的优秀算法，我们设计了一个全新的系统，它使用和所有的其他SLAM系统相同的工作流程，包括: 跟踪、建图、重定位和闭环矫正。选择重建的地图点和关键帧的“适者生存”策略使得系统具有极好的鲁棒性，并生成仅在场景
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