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基于Tensor Cores的新型GPU架构的高性能Cholesky分解
1
作者
石璐
邹高远
+1 位作者
伍思琦
张少帅
《计算机工程与科学》
北大核心
2025年第7期1170-1180,共11页
稠密矩阵乘法(GEMMs)在Tensor Cores上可以实现高度优化。然而,现有的Cholesky分解的实现由于其有限的并行性无法达到Tensor Cores大部分的峰值性能。研究使用一种递归Cholesky分解的算法,通过将对角线块的递归细分,将原本的对称矩阵秩...
稠密矩阵乘法(GEMMs)在Tensor Cores上可以实现高度优化。然而,现有的Cholesky分解的实现由于其有限的并行性无法达到Tensor Cores大部分的峰值性能。研究使用一种递归Cholesky分解的算法,通过将对角线块的递归细分,将原本的对称矩阵秩K更新(SYRK)和三角方程组求解(TRSM)操作转化为大量的通用矩阵乘法(GEMMs),从而更充分地发挥Tensor Cores的峰值性能。实验结果表明,提出的递归Cholesky分解算法在FP32和FP16上分别比MAGMA/cuSOLVER算法提高了1.72倍和1.62倍。
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关键词
CHOLESKY分解
高性能计算
数值线性代数
通用图形处理器(GPGPU)
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职称材料
题名
基于Tensor Cores的新型GPU架构的高性能Cholesky分解
1
作者
石璐
邹高远
伍思琦
张少帅
机构
电子科技大学计算机科学与工程学院(网络空间安全学院)
出处
《计算机工程与科学》
北大核心
2025年第7期1170-1180,共11页
文摘
稠密矩阵乘法(GEMMs)在Tensor Cores上可以实现高度优化。然而,现有的Cholesky分解的实现由于其有限的并行性无法达到Tensor Cores大部分的峰值性能。研究使用一种递归Cholesky分解的算法,通过将对角线块的递归细分,将原本的对称矩阵秩K更新(SYRK)和三角方程组求解(TRSM)操作转化为大量的通用矩阵乘法(GEMMs),从而更充分地发挥Tensor Cores的峰值性能。实验结果表明,提出的递归Cholesky分解算法在FP32和FP16上分别比MAGMA/cuSOLVER算法提高了1.72倍和1.62倍。
关键词
CHOLESKY分解
高性能计算
数值线性代数
通用图形处理器(GPGPU)
Keywords
Cholesky factorization
high performance computing
numerical linear algebra
general-purpose computing on graphics processing units(GPGPU)
分类号
TP301.5 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于Tensor Cores的新型GPU架构的高性能Cholesky分解
石璐
邹高远
伍思琦
张少帅
《计算机工程与科学》
北大核心
2025
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