稀疏矩阵向量乘并行任务粒度参数自动调优方法和装置

摘要

本发明属于并行计算领域，公开了一种稀疏矩阵向量乘并行任务粒度参数的自动调优方法和装置，其方法包括预测模型构建步骤，使用机器学习的方法构建预测模型；统计特征取值获取步骤，对矩阵原始数据文件进行分析，获取矩阵的统计特征取值；最佳任务粒度参数预测步骤，将获取的统计特征取值输入预测模型，预测使用该矩阵特征值作为输入时SpMV程序的最佳并行任务粒度参数取值；配置步骤，根据预测结果，调整并行运行时系统任务粒度。本发明装置包括预测模型构建模块、统计特征取值获取模块、最佳任务粒度参数预测模块和配置模块。本发明通过自适应选择SpMV在不同输入矩阵时的并行任务粒度，实现提高并行程序负载平衡和整体计算性能的目的。