CUDA版本稀疏矩阵向量乘

最新推荐文章于 2024-06-27 16:03:17 发布

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#python #c/c++ #操作系统

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

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。
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。