矩阵主特征向量(principal eigenvectors computing,PEC)的求解是科学与工程计算中的一个重要问题。随着图形处理单元通用计算(general-purpose computing on graphics pro cessing unit,GPGPU)的兴起,利用GPU来优化大规模稀疏矩阵的图...矩阵主特征向量(principal eigenvectors computing,PEC)的求解是科学与工程计算中的一个重要问题。随着图形处理单元通用计算(general-purpose computing on graphics pro cessing unit,GPGPU)的兴起,利用GPU来优化大规模稀疏矩阵的图形处理单元求解得到了广泛关注。分别从应用特征和GPU体系结构特征两方面分析了PEC运算的性能瓶颈,提出了一种面向GPU的稀疏矩阵存储格式——GPU-ELL和一个针对GPU的线程优化映射策略,并设计了相应的PEC优化执行算法。在ATI HD Radeon5850上的实验结果表明,相对于传统CPU,该方案获得了最多200倍左右的加速,相对于已有GPU上的实现,也获得了2倍的加速。展开更多
文摘矩阵主特征向量(principal eigenvectors computing,PEC)的求解是科学与工程计算中的一个重要问题。随着图形处理单元通用计算(general-purpose computing on graphics pro cessing unit,GPGPU)的兴起,利用GPU来优化大规模稀疏矩阵的图形处理单元求解得到了广泛关注。分别从应用特征和GPU体系结构特征两方面分析了PEC运算的性能瓶颈,提出了一种面向GPU的稀疏矩阵存储格式——GPU-ELL和一个针对GPU的线程优化映射策略,并设计了相应的PEC优化执行算法。在ATI HD Radeon5850上的实验结果表明,相对于传统CPU,该方案获得了最多200倍左右的加速,相对于已有GPU上的实现,也获得了2倍的加速。
