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题名对角线稀疏矩阵的SpMV自适应性能优化
被引量:4
- 1
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作者
孙相征
张云泉
王婷
李焱
袁良
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机构
中国科学院软件所并行软件与计算科学实验室
计算机科学国家重点实验室(中国科学院软件研究所)
中国科学院大学
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出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2013年第3期648-656,共9页
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基金
国家"八六三"高技术研究发展计划基金项目(2009AA01A129
2009AA01A134)
+6 种基金
国家"核高基"重大科技专项基金项目(2009ZX01036-001-002)
中国科学院知识创新工程重大项目课题(KGCX1-YW-13)
国家重大科研装备研制项目(ZDYZ2008-2)
国家自然科学基金项目(61100073
61133005
61100066)
中国科学院研究生科技创新与社会实践资助专项
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文摘
稀疏矩阵向量乘(SpMV)是科学计算中常用的内核之一,其运行速率跟非零元分布相关.针对对角线稀疏矩阵,提出了压缩行片段对角(compressed row segment diagonal,CRSD)存储格式.它利用"对角线格式"有效描述矩阵的对角线分布,区别于以往通用的计算方法,CRSD通过对给定应用的对角线稀疏矩阵采样再进行特定的优化.并且在软件安装阶段,通过自适应的方法选取适合具体运行平台的最优SpMV实现.在CPU端进行多线程并行化实现时,自适应调优过程中收集的信息还被用于线程间任务划分,以实现负载平衡.同时完成CRSD存储格式在GPU端的实现,并根据GPU端计算与访存的特点进行优化.实验结果表明:在Intel和AMD的多核平台使用相同线程数的情况下,与DIA相比,使用CRSD的加速比可以达到2.37X(平均1.7X);与CSR相比,可以达到4.6X(平均2.1X).
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关键词
CRSD
自适应性能优化SpMV
对角线格式
对角线稀疏矩阵
GPU
科学应用
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Keywords
compressed row segmented with diagonal-pattern(CRSD)
auto-tuning SpMV
diagonalpattern
diagonal sparse matrix
GPU
scientific application
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名异构平台上性能自适应FFT框架
被引量:9
- 2
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作者
李焱
张云泉
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机构
并行软件与计算科学实验室(中国科学院软件研究所)
中国科学院大学
计算机体系结构国家重点实验室(中国科学院计算技术研究所)
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出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2014年第3期637-649,共13页
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基金
国家自然科学基金项目(61221062)
国家"八六三"高技术研究发展计划基金项目(2012AA010902
+1 种基金
2012AA010903)
中国科学院研究生科技创新与社会实践资助专项基金项目(11000GBF01)
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文摘
快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)在科学和工程界中具有着广泛的应用,尤其是在信号处理、图像处理以及求解偏微分方程领域.基于图形处理器(graphic processing unit,GPU)和加速处理器(accelerated processing unit,APU)的异构平台,提出了自适应性能优化的大规模并行FFT(massively parallel FFT,MPFFT)框架.MPFFT框架采用了安装时和运行时2层自适应策略.安装时借助代码产生器可以生成被GPU程序内核(kernel)调用的任意长度的代码模板库(codelet);运行时根据自动调优技术使代码产生器生成高度优化的GPU计算代码.实验结果表明:MPFFT在APU平台上,一维、二维以及三维FFT相对于AMD clAmdFft 1.6取得的平均加速比分别为3.45,15.20以及4.47,在AMD HD7970GPU上平均加速比分别为1.75,3.01和1.69.在NVIDIA Tesla C2050GPU上取得的整体性能都达到了CUFFT 4.1的93%,最大加速比能够达到1.28.
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关键词
快速傅里叶变换
自适应性能优化
加速处理器
图形处理器
异构
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Keywords
fast Fourier transform (FFT)
auto-tuning performance
accelerated processing unit (APU)
graphic processing unit (GPU)
heterogenous
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名SpMV的自动性能优化实现技术及其应用研究
被引量:15
- 3
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作者
袁娥
张云泉
刘芳芳
孙相征
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机构
中国科学院软件研究所并行计算实验室
中国科学院研究生院
中国科学院计算机科学国家重点实验室
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出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2009年第7期1117-1126,共10页
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基金
国家自然科学基金项目(60303020)
国家自然科学基金重点项目(60533020)
+1 种基金
国家"八六三"高技术研究发展计划基金项目(2006AA01A102
2006AA01A125)~~
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文摘
在科学计算中,稀疏矩阵向量乘(SpMV)是一个十分重要且经常被大量调用的计算内核.由于SpMV一般实现算法的浮点计算和存储访问次数比率非常低,且其存储访问模式极为不规则,其实际运行性能往往很低.通过采用寄存器分块算法和启发式分块大小选择算法,将稀疏矩阵分成小的稠密分块,重用保存在寄存器中向量x元素,可以提高该计算内核的性能.剖析和总结了OSKI软件包所采用的若干关键优化技术,并进行了实际应用性能测试.测试表明,在实际应用这些优化技术的过程中,应用程序对SpMV的调用次数要达到上百次的量级,才能抵消由于应用这些性能优化技术所带来的额外时间开销,取得性能加速效果.在Pentium4和AMD Athlon平台上,测试了10个矩阵,其平均加速比分别达到了1.69和1.48.
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关键词
稀疏矩阵向量乘
启发式算法
自适应性能优化
存储访问模式
寄存器分块
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Keywords
sparse matrix-vector multiplication
heuristic algorithm
self-adapting algorithm
memory access pattern
register-level blocking
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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