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【2h】

On improving performance of sparse matrix-matrix multiplication on GPUs

机译：提高GPU稀疏矩阵矩阵乘法的性能

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作者
Rakshith Kunchum; Ankur Chaudhry; Aravind Sukumaran-Rajam; Qingpeng Niu; Israt Nisa; P. Sadayappan;
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作者单位

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年度 2017
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1. Register-based Implementation of the Sparse General Matrix-Matrix Multiplication on GPUs [J] . Junhong Liu, Xin He, Weifeng Liu, ACM SIGPLAN Notices: A Monthly Publication of the Special Interest Group on Programming Languages . 2018,第1期

机译：基于寄存器的GPU稀疏常规矩阵矩阵乘法的实现
2. A framework for general sparse matrix-matrix multiplication on GPUs and heterogeneous processors [J] . Weifeng Liu, Brian Vinter Journal of Parallel and Distributed Computing . 2015,第NOVa期

机译：GPU和异构处理器上的通用稀疏矩阵矩阵乘法的框架
3. Multithreaded sparse matrix-matrix multiplication for many-core and GPU architectures [J] . Deveci Mehmet, Trott Christian, Rajamanickam Sivasankaran Parallel Computing . 2018,第octa期

机译：适用于多核和GPU架构的多线程稀疏矩阵矩阵乘法
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5. Optimizing Tall-and-skinny Matrix-matrix Multiplication on GPUs [D] . Xiong, Nan 2018

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机译：amide v2：基于Autodock-GPU的高吞吐量筛选和改进的工作流程导致更好的性能和可靠性
7. Efficient Sparse-Dense Matrix-Matrix Multiplication on GPUs Using the Customized Sparse Storage Format [O] . Shaohuai Shi, Qiang Wang, Xiaowen Chu 2020

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