CUDA版本稀疏矩阵向量乘

本文探讨了CUDA环境下稀疏矩阵向量乘(SpMV)的优化,包括实验要求、存储方式和矩阵相乘方法的选择。通过实验比较了COO、CSR和ELL存储格式,发现ELL格式能显著提升性能,但受限于最大列数。同时,尝试for循环展开和使用texture cache优化未见显著效果。结论强调了选择合适存储格式和利用shared memory的重要性。

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说明:

1.转载请联系本人

2.代码在最后

问题描述

SpMV在许多科学计算程序中都有广泛的应用。
数据矩阵A是稀疏的,输入向量x和输出向量y是稠密的。

公式: y = Ax

实验要求

  1. 根据内存大小测不同规模矩阵的处理速度(GFLOPS/秒),并给出计算公式。
  2. 请计算系统的理论峰值,如果没有达到理论峰值,尝试给出原因。

方法

CUDA稀疏矩阵上没有通用的方法,一般来说对于SpMV问题有两个可以着手的点:
一个是存储方式,另一个是矩阵相乘的方式。
矩阵相乘部分可以参考上一个实验中一些常用的方法,而在稀疏矩阵的问题中,尤为突出的是存储方式的选取。通常来说有COO,CSR,DIA,ELL,HYB等方法,较常采用的是COO与CSR。

实验

1.实验环境

本机: CPU:i5-4210U
内存:8G OS: Windows10 1607

实验室:CPU: i7-7700K GPU:GTX 1080
内存:8G DDR4 OS:Ubuntu 16.04

2.结果及分析

假设稀疏矩阵中不为0的个数为k
处理速度公式 = 2*k/1000000000/time
带宽计算公式 = (sizeof(int)*d

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