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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：
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。

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  • 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。
     
  • 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。
     
  • 基于CUDA的稀疏大矩阵乘法实现
    优质
    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。
     
  • 基于FPGA的二元域大型稀疏矩阵向量乘的设计与实现-论文
    优质
    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
     
  • 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MPI的矩阵向量相乘并行算法
    优质
    本研究探讨了一种基于消息传递接口(MPI)的高效矩阵-向量乘法并行计算方法，旨在提高大规模科学与工程计算中的性能和可扩展性。 利用C++和MPI编写的矩阵向量相乘并行算法在Windows和Linux系统下测试均无问题。
     
  • 基于GPU的稀疏矩阵LU分解性能优化
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    本研究探讨了在GPU环境下实现稀疏矩阵LU分解算法的性能优化策略，旨在提升大规模科学计算中的效率和速度。通过精心设计的数据结构与并行化方案，有效减少了计算时间和内存占用，为复杂工程问题提供了更高效的解决方案。 稀疏线性方程组求解Ax=b是许多科学计算与工程应用的核心问题，涵盖天气预报、流体力学仿真、经济模型模拟、集成电路仿真、电气网络仿真、网络分析及有限元方法等领域。本报告聚焦于集成电路仿真中的极稀疏矩阵LU分解，并探讨在GPU上实现的并行算法及其性能优化策略。
     
  • 基于MPI的矩阵和向量乘法并行计算
    优质
    本研究探讨了在MPI框架下实现大规模矩阵与向量的高效并行乘法运算方法，旨在优化高性能计算中的数据处理速度及资源利用率。 本程序使用MPI实现矩阵与向量的并行相乘。你需要安装mpich并配置好环境。编译命令为：`mpicc Mat_vect_mult.c -o Mat_vect_mult`，运行命令为：`mpirun -np 5 ./Mat_vect_mult`；其中5表示进程数，可以更改。
     
  • 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。