Optimización de SpMV en DSPs multifuncionales heterogéneos a través de una mejor localidad y vectorización

La multiplicación de matrices dispersas por vectores (SpMV) se utiliza ampliamente en la computación científica y la ingeniería a gran escala. Sin embargo, la optimización de SpMV para procesadores de señal digital (DSP) de alto rendimiento ha recibido atención limitada. Presentamos HaLAV, un método para acelerar SpMV en plataformas heterogéneas CPU-DSP, utilizando la plataforma DSP FT-M7032 como caso de estudio. HaLAV divide la matriz de entrada en partes 'densas' y 'dispersas' a través del reordenamiento de columnas. Para la parte densa, HaLAV selecciona automáticamente formatos de almacenamiento optimizados para la vectorización para ejecutarse en el DSP. Al mismo tiempo, descarga el componente disperso para que sea procesado por la CPU utilizando el algoritmo CSR estándar. Evaluamos nuestro enfoque en la plataforma FT-M7032 y un CPU Intel Xeon. Los resultados experimentales muestran que nuestras técnicas logran aceleraciones promedio de 2.09 × y 1.66 × sobre las líneas base competidoras en la plataforma FT-M7032 y Xeon, respectivamente.