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【24h】

Use of hybrid recursive CSR/COO data structures in sparse matrix-vector multiplication

机译:混合递归CSR / COO数据结构在稀疏矩阵矢量乘法中的使用

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摘要

Recently, we have introduced an approach to basic sparse matrix computations on multicore cache based machines using recursive partitioning. Here, the memory representation of a sparse matrix consists of a set of submatrices, which are used as leaves of a quad-tree structure. In this paper, we evaluate the performance impact, on the Sparse Matrix-Vector Multiplication (SpMV), of a modification to our Recursive CSR implementation, allowing the use of multiple data structures in leaf matrices (CSR/COO, with either 16/32 bit indices).
机译:最近,我们介绍了一种使用递归分区在基于多核缓存的计算机上进行基本稀疏矩阵计算的方法。在这里,稀疏矩阵的内存表示由一组子矩阵组成,这些子矩阵用作四叉树结构的叶子。在本文中,我们评估了对递归CSR实现的修改对稀疏矩阵矢量乘法(SpMV)的性能影响,允许在叶矩阵中使用多个数据结构(CSR / COO,其中16/32位索引)。

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