面向异构计算平台的SpMV划分优化算法研究

摘要

cqvip:稀疏矩阵向量乘SpMV在科学计算和工程问题中有着广泛的应用。稀疏矩阵的非零元素分布会极大地影响SpMV的计算效率,针对不同的数据分布模式使用特定算法进行加速可以获得显著的性能提升。CPU的控制能力强,适用于通用计算,而GPU的计算核心多,并行度高,适用于数据密集型计算。根据CPU和GPU的不同特点,充分发挥二者的优势,可以使SpMV获得更大的性能提升。研究CPU-GPU混合架构上SpMV的任务划分与优化方法,针对2种主要的稀疏矩阵数据分布模式:Quasi-diagonal和Tetris,提出了一种基于SVR的任务二次分配算法。研究的2种稀疏矩阵模式具有很好的代表性,在实际科学工程应用中占比达到66%。实验评测结果表明,采用本文的算法之后,与GPU相比,异构平台上Quasi-diagonal和Tetris的加速比平均值分别达到1.74×和2.15×。