スループット指向プロセッサ上でのスパース行列-ベクトル乗算の実装

スパース行列-ベクトル乗算（SpMV）は、スパース線形代数において特に重要です。密行列の均一な規則性とは対照的に、スパース操作は、規則的なものから非常に不規則なものまで、幅広い行列に直面します。スパース操作のためにスループット指向プロセッサの膨大な可能性を活かすには、実行パスやメモリアクセスパターンに対して十分な規則性を課し、かなりの細粒度の並列性を露出させる必要があります。私たちは、GPUのようなスループット指向アーキテクチャに適したSpMV手法を探求し、いくつかの一般的なスパースクラスを利用します。私たちが提案する技術は効率的で、ピーク帯域幅の大部分をうまく活用します。さらに、構造化グリッドおよび非構造化メッシュ行列に対して、それぞれ平均16 GFLOP/sおよび10 GFLOP/sの優れた総スループットを提供します。これは、Cell BEで以前に達成されたスループットの約2.8倍であり、クアッドコアIntel Clovertownシステムの10倍以上です。