稀疏线性方程组求解等高性能计算应用常常涉及稀疏矩阵向量乘(SpMV)序列Ax,A2x,…,Asx的计算.上述SpMV序列操作又称为稀疏矩阵幂函数(matrix power kernel,MPK).由于MPK执行多次SpMV且稀疏矩阵保持不变,在缓存(cache)中重用稀疏矩阵,可...稀疏线性方程组求解等高性能计算应用常常涉及稀疏矩阵向量乘(SpMV)序列Ax,A2x,…,Asx的计算.上述SpMV序列操作又称为稀疏矩阵幂函数(matrix power kernel,MPK).由于MPK执行多次SpMV且稀疏矩阵保持不变,在缓存(cache)中重用稀疏矩阵,可避免每次执行SpMV均从主存加载A,从而缓解SpMV访存受限问题,提升MPK性能.但缓存数据重用会导致相邻SpMV操作之间的数据依赖,现有MPK优化多针对单次SpMV调用,或在实现数据重用时引入过多额外开销.提出了缓存感知的MPK(cache-awareMPK,Ca-MPK),基于稀疏矩阵的依赖图,设计了体系结构感知的递归划分方法,将依赖图划分为适合缓存大小的子图/子矩阵,通过构建分割子图解耦数据依赖,根据特定顺序在子矩阵上调度执行SpMV,实现缓存数据重用.测试结果表明,Ca-MPK相对于Intel OneMKL库和最新MPK实现,平均性能提升分别多达约1.57倍和1.40倍.展开更多
综合自然环境建模与仿真是当前军事建模与仿真领域研究的热点与难点,而在不同应用领域里重用(SNE)数据则是发展趋势。首先,从综合环境数据层次入手,研究基于交换机制的数据重用方法的基本原理和处理过程;然后,通过具体分析SEDRIS(Synthe...综合自然环境建模与仿真是当前军事建模与仿真领域研究的热点与难点,而在不同应用领域里重用(SNE)数据则是发展趋势。首先,从综合环境数据层次入手,研究基于交换机制的数据重用方法的基本原理和处理过程;然后,通过具体分析SEDRIS(Synthetic Environmental Data Representation and Interchange Specification)来阐述上述方法的可行性与实用性;最后,根据SEDRIS应用上的不足,分析数据交换方法今后的发展方向,为建模与仿真领域的数据重用提供了一些新的思路和见解。展开更多
传统常模盲均衡算法应用广泛但是其收敛速率很慢。为了满足在短突发数据条件下的信道盲均衡,提出一种基于数据重用的集员滤波拟仿射投影盲均衡算法。该算法将仿射投影思想结合到常模算法中,利用多数据向量同时提取信道信息,再附加改进...传统常模盲均衡算法应用广泛但是其收敛速率很慢。为了满足在短突发数据条件下的信道盲均衡,提出一种基于数据重用的集员滤波拟仿射投影盲均衡算法。该算法将仿射投影思想结合到常模算法中,利用多数据向量同时提取信道信息,再附加改进的集员滤波算法有效减小了运算量,并结合数据重用思想重新设计所匹配的数据重用方式。仿真结果证明所提算法具有较快的收敛速率,与同类算法相比能提前700个迭代点收敛,且在信噪比为10 d B以上的信道环境中也有较好的效果,能够在短突发数据信道均衡中有效发挥作用。展开更多
文摘稀疏线性方程组求解等高性能计算应用常常涉及稀疏矩阵向量乘(SpMV)序列Ax,A2x,…,Asx的计算.上述SpMV序列操作又称为稀疏矩阵幂函数(matrix power kernel,MPK).由于MPK执行多次SpMV且稀疏矩阵保持不变,在缓存(cache)中重用稀疏矩阵,可避免每次执行SpMV均从主存加载A,从而缓解SpMV访存受限问题,提升MPK性能.但缓存数据重用会导致相邻SpMV操作之间的数据依赖,现有MPK优化多针对单次SpMV调用,或在实现数据重用时引入过多额外开销.提出了缓存感知的MPK(cache-awareMPK,Ca-MPK),基于稀疏矩阵的依赖图,设计了体系结构感知的递归划分方法,将依赖图划分为适合缓存大小的子图/子矩阵,通过构建分割子图解耦数据依赖,根据特定顺序在子矩阵上调度执行SpMV,实现缓存数据重用.测试结果表明,Ca-MPK相对于Intel OneMKL库和最新MPK实现,平均性能提升分别多达约1.57倍和1.40倍.
文摘综合自然环境建模与仿真是当前军事建模与仿真领域研究的热点与难点,而在不同应用领域里重用(SNE)数据则是发展趋势。首先,从综合环境数据层次入手,研究基于交换机制的数据重用方法的基本原理和处理过程;然后,通过具体分析SEDRIS(Synthetic Environmental Data Representation and Interchange Specification)来阐述上述方法的可行性与实用性;最后,根据SEDRIS应用上的不足,分析数据交换方法今后的发展方向,为建模与仿真领域的数据重用提供了一些新的思路和见解。
文摘传统常模盲均衡算法应用广泛但是其收敛速率很慢。为了满足在短突发数据条件下的信道盲均衡,提出一种基于数据重用的集员滤波拟仿射投影盲均衡算法。该算法将仿射投影思想结合到常模算法中,利用多数据向量同时提取信道信息,再附加改进的集员滤波算法有效减小了运算量,并结合数据重用思想重新设计所匹配的数据重用方式。仿真结果证明所提算法具有较快的收敛速率,与同类算法相比能提前700个迭代点收敛,且在信噪比为10 d B以上的信道环境中也有较好的效果,能够在短突发数据信道均衡中有效发挥作用。
