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基于FPGA的二元域大型稀疏矩阵向量乘的设计与实现-论文

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本文探讨了在FPGA平台上设计和实现大规模稀疏矩阵向量乘法运算于二元域的方法，旨在提高计算效率和资源利用率。 二元域大型稀疏矩阵向量乘的FPGA设计与实现

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  • 基于FPGA的二元域大型稀疏矩阵向量乘的设计与实现-论文
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    本文探讨了在FPGA平台上设计和实现大规模稀疏矩阵向量乘法运算于二元域的方法，旨在提高计算效率和资源利用率。 二元域大型稀疏矩阵向量乘的FPGA设计与实现
     
  • 基于CUDA的稀疏大矩阵乘法实现
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    本研究探讨了利用CUDA技术加速大规模稀疏矩阵乘法运算的方法，旨在提高计算效率和性能。 稀疏矩阵可以采用DIA/ELLPACK/COO/CSR/HYB等多种表示形式。在这些不同的表示形式下，稀疏矩阵与矢量的乘法（即稀疏大矩阵*矢量）可以通过CUDA实现。 对于每一行中非零元素数量较为统一的情况，使用ELLPACK表示形式最为理想；而HYB（ELL+COO）则是一个次佳的选择。关于稀疏矩阵的研究非常广泛，这里仅列举了其中的一部分内容。如果有兴趣的朋友可以一起探讨这个话题。
     
  • SpMV_CSR：基于压缩稀疏行格式的稀疏矩阵向量乘法-源码
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    SpMV_CSR是一款采用压缩稀疏行(CSR)存储格式优化实现的稀疏矩阵向量乘法(SpMV)算法的高效源代码库，适用于大规模稀疏矩阵运算场景。 SpMV_CSR 使用压缩稀疏行格式的稀疏矩阵矢量乘法来编译代码，请使用 gcc CSR.c mmio.c -o csr ，然后运行 ./csr [filename.mtx] 。
     
  • MatVec-MPI：基于MPI的稀疏矩阵向量并行乘法算法实现
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    简介：本文介绍了MatVec-MPI，一种高效的稀疏矩阵-向量乘法并行计算方法，利用MPI在多处理器环境中实现了显著加速，适用于大规模科学与工程计算。 在使用 MPI 并行化稀疏矩阵向量乘法的过程中，在第一步采用一维行分解读取文件并将数据分配给所有处理器，这需要 O(n) 时间复杂度然后是O(nnz)，其中 n 代表行数而 nnz 表示非零元素的数量。矩阵 A 的数据以 CSR（Compressed Sparse Row）格式读入并存储，在这种格式下包括三个数组：行指针、列索引和值。 在第一步中，使用 MPI Bcast 将数据分发给 p 个处理器，并且每个进程准备通过 prepareRemoteVec 函数获取它需要的非本地向量元素。在此过程中，遍历矩阵的局部列索引来确定所需的远程向量条目是什么，在调整了本地向量的数据数组大小后（新的大小为 vSize + numRemoteVec），以在末尾保存来自其他处理器的附加远程向量条目。 最后一步是重新映射本地列索引数组，即之前指向全局向量数据索引的部分。通过遍历这个局部列索引数组，并将其调整到正确的指向下标位置来完成这一过程。
     
  • 稀疏矩阵乘法：实现大尺寸稀疏矩阵的内存高效计算 - MATLAB开发
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    本项目致力于通过MATLAB开发高效的算法，用于执行大规模稀疏矩阵之间的乘法运算，旨在显著减少内存消耗和提高计算效率。 大型稀疏矩阵之间的乘法可能会导致内存不足错误。这里提供了一个简单的函数来分解两个非常大的稀疏矩阵相乘的问题。无论该函数应用于稀疏矩阵还是稠密矩阵，其实际效用在处理稀疏矩阵的情况下尤为明显。
     
  • 基于三元组的稀疏矩阵加减乘运算
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    本文探讨了在保持数据高效存储和计算的前提下，如何实现基于三元组表示法的稀疏矩阵基本运算（包括加、减、乘）的方法与技巧。通过优化算法流程，提升了稀疏矩阵处理的速度与灵活性。 实现两个稀疏矩阵的求和、相减及相乘操作。（1）允许通过键盘输入矩阵数据；（2）输出求和、相减以及相乘的结果；（3）使用三元组数据结构进行存储与计算。
     
  • 稀疏矩阵乘法与加法算法实现
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    简介：本文探讨了高效实现稀疏矩阵的乘法和加法运算的方法，通过优化算法减少了计算资源消耗，提高了处理大规模稀疏数据集的速度和效率。 该程序实现了稀疏矩阵的相乘和相加算法，算法简单且效率高。
     
  • 三元组实现的稀疏矩阵加法、乘法与转置操作
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    本文探讨了利用三元组存储方式高效执行稀疏矩阵的基本运算，包括加法、乘法和转置操作，并分析其在节省空间及提高计算效率方面的优势。 稀疏矩阵的相加、相乘以及转置操作可以使用三元组的方式来实现。这种方法能够有效地存储并处理那些大多数元素为零的大规模矩阵，在节省内存的同时提高计算效率。对于具体的操作步骤和技术细节，可以通过相关的编程教程或文献资料进行深入学习和研究。
     
  • LightSpMV: 开源的基于GPU的轻量级稀疏矩阵向量乘法(SpMV)工具
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    简介：LightSpMV是一款开源的、基于GPU的高效稀疏矩阵向量乘法（SpMV）计算工具，专为降低资源消耗和提高性能而设计。 LightSpMV 是一种新颖的CUDA兼容稀疏矩阵向量乘法（SpMv）算法，它使用标准压缩稀疏行(CSR)存储格式。我们已经对各种稀疏矩阵进行了评估，并将LightSpMV与CUSP和cuSPARSE中的基于CSR的SpMV子程序进行了比较。性能测试表明，在单个Tesla K40c GPU上，LightSpMV优于CUSP和cuSPARSE：在单精度下分别提高了2.60倍和1.93倍；在双精度下则分别是2.63倍和1.79倍。
     
  • 稀疏矩阵的加、减与乘运算
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    本文介绍了稀疏矩阵在进行加法、减法和乘法运算时的有效算法，探讨了如何高效地处理稀疏数据结构以节省空间并提高计算效率。 此程序实现了使用三元组输入稀疏矩阵，并且支持稀疏矩阵的加法、减法和乘法操作。