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选择粗化函数优化并行稀疏矩阵向量乘法
1
作者
叶纬材
《中山大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2012年第5期50-53,共4页
讨论了如何分划稀疏矩阵的非零元素以减少并行矩阵向量乘法的通信代价。通过以粗化函数为工具,统一现有的数据分划方法;提出一种基于行列分划为初解的粗化函数选取方法,在理论上的证明其运行效率与分划质量不逊于一维数据分划方法;实验...
讨论了如何分划稀疏矩阵的非零元素以减少并行矩阵向量乘法的通信代价。通过以粗化函数为工具,统一现有的数据分划方法;提出一种基于行列分划为初解的粗化函数选取方法,在理论上的证明其运行效率与分划质量不逊于一维数据分划方法;实验数据表明,该方法产生分划质量超过一维数据分划方法的结果,接近甚至超过二维细粒度方上法的结果。
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关键词
选择粗化函数
数据分划
并行
稀疏矩阵向量乘法
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职称材料
题名
选择粗化函数优化并行稀疏矩阵向量乘法
1
作者
叶纬材
机构
中山大学数学与计算科学学院//广东省计算科学重点实验室
出处
《中山大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2012年第5期50-53,共4页
基金
广东省计算科学重点实验室资助项目
计算科学科研团队资助项目
文摘
讨论了如何分划稀疏矩阵的非零元素以减少并行矩阵向量乘法的通信代价。通过以粗化函数为工具,统一现有的数据分划方法;提出一种基于行列分划为初解的粗化函数选取方法,在理论上的证明其运行效率与分划质量不逊于一维数据分划方法;实验数据表明,该方法产生分划质量超过一维数据分划方法的结果,接近甚至超过二维细粒度方上法的结果。
关键词
选择粗化函数
数据分划
并行
稀疏矩阵向量乘法
Keywords
selected contraction function
data partitioning
parallel
sparse matrix-vector multiplica-tion
分类号
O241.83 [理学—计算数学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
选择粗化函数优化并行稀疏矩阵向量乘法
叶纬材
《中山大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2012
0
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