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题名矩阵形状无关的并行编译优化
被引量：2
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作者
邹燕燕
安虹
崔慧敏
周军蕊
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机构
中国科学技术大学计算机科学与技术学院
中国科学院计算机系统结构国家重点实验室
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出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2014年第7期1518-1522,共5页
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基金
国家自然科学基金项目(60970023
61202055
+3 种基金
61100011)资助
国家"八六三"高技术研究发展计划项目(2012AA010902
2012AA010901)资助
国家"九七三"重点基础研究发展计划项目(2011CB302501)资助
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文摘
矩阵计算是科学计算中的重要应用,传统编译优化虽然能够大大提升规则矩阵乘法的性能,但对于不规则的矩阵乘法,即使加入编译优化也仅能获得领域专家1%的性能.提出基于模式的矩阵乘法编译优化,通过对矩阵乘法计算模式制定对应的优化策略,使形状规则和形状不规则的矩阵乘法都能取得良好的性能.在优化策略中引入数据布局重组优化是缩小不规则与规则矩阵乘法性能差距的关键,通过数据布局重组能够实现对不规则矩阵中数据元素的连续访问,从而提高数据的局部性.实验表明,基于模式的编译优化方法能够使规则和不规则矩阵乘法运算性能分别比商用编译器(icc)提高34%和43倍,且该方法具有良好的可扩展性.
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关键词
矩阵乘法
编译优化
数据布局重组
数据局部性
可扩展性
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Keywords
matrix multiplication
compiler optimization
data layout re-organization
data locality
scalability
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分类号
TP331
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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