计算机工程与科学

作者：王宇华, 何俊飞, 张宇琪, 徐悦竹, 崔环宇

单位：1.哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院，黑龙江 哈尔滨 150001；2.电子政务建模仿真国家工程实验室，黑龙江 哈尔滨 150001

关键词：GPU,SpMV,稀疏对角矩阵,零填充,负载平衡,

基金：国家自然科学基金(62072135)

稀疏矩阵向量乘（SpMV）在线性系统的求解问题中具有重要意义，是科学计算和工程实践中的核心问题之一，其性能高度依赖于稀疏矩阵的非零分布。稀疏对角矩阵是一类特殊的稀疏矩阵，其非零元素按照对角线的形式密集排列。针对稀疏对角矩阵，在GPU平台上提出的多种存储格式虽然使SpMV性能有所提升，但仍存在零填充和负载不平衡的问题。针对上述问题，提出了一种DRM存储格式，利用基于固定阈值的矩阵划分策略和基于迭代归并的矩阵重构策略，实现了少量零填充和块间负载平衡。实验结果表明，在NVIDIA? Tesla? V100平台上，相比于DIA、HDC、HDIA和DIA-Adaptive格式，在时间性能方面，该存储格式分别取得了20.76,1.94,1.13和2.26倍加速;在浮点计算性能方面，分别提高了1.54,5.28,1.13和1.94倍。

来源：2024年第3期

《计算机工程与科学》期刊编辑部

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