[发明专利]一种自适应稀疏矩阵向量乘策略选择及优化方法在审

专利信息
申请号: 202210066813.5 申请日: 2022-01-20
公开(公告)号: CN114491401A 公开(公告)日: 2022-05-13
发明(设计)人: 胡长军;卢旭;储根深;何远杰;董玲玉;邢龙岳 申请(专利权)人: 北京科技大学
主分类号: G06F17/16 分类号: G06F17/16
代理公司: 北京市广友专利事务所有限责任公司 11237 代理人: 张仲波;付忠林
地址: 100083*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 一种 自适应 稀疏 矩阵 向量 策略 选择 优化 方法
【权利要求书】:

1.一种自适应稀疏矩阵向量乘策略选择及优化方法,适用于GPU架构,其特征在于,所述自适应稀疏矩阵向量乘策略选择及优化方法包括:

对待处理矩阵按行进行分块,得到多个矩阵子块;

统计各矩阵子块的非零元素数,若各矩阵子块的非零元素数差别倍数高于第一预设阈值,则采用自适应的CSR-Vector算法对各矩阵子块进行处理;

统计待处理矩阵的行平均非零元素个数,若待处理矩阵的行平均非零元素个数低于第二预设阈值,则采用改进的CSR-Stream算法进行求解;

统计待处理矩阵的非零元素个数,若待处理矩阵的非零元素个数大于第三预设阈值,则采用hola算法进行求解;

若以上条件均不满足,则采用CSR-Vector算法进行求解。

2.如权利要求1所述的自适应稀疏矩阵向量乘策略选择及优化方法,其特征在于,所述采用自适应的CSR-Vector算法对各矩阵子块进行处理,包括:

以wavefront作为资源分配的单位,对于各矩阵子块,根据非零元素数量分别对应地分配不同数量的wavefront进行计算;

在wavefront内部,针对不同的矩阵子块,设置不同的VECTOR_SIZE。

3.如权利要求2所述的自适应稀疏矩阵向量乘策略选择及优化方法,其特征在于,所述VECTOR_SIZE的计算方式为:

其中,nnz_blocki为第i个矩阵子块的非零元素数,rowi为第i个矩阵子块的行数量,表示向下取整,Pow(x)表示大于或等于x的且最小的2的整数次幂。

4.如权利要求1所述的自适应稀疏矩阵向量乘策略选择及优化方法,其特征在于,所述采用改进的CSR-Stream算法进行求解,包括:

初始化,包括:给定正整数rows_per_block和block_lds_size,分别表示一个block处理的行数量和block拥有的共享内存大小;设置block数量和block内的线程数量,其中,block数量为m为待处理矩阵行数;block内线程数量为固定值;依据行平均非零元素数设置参数VECTOR_SIZE:

在核函数内部:计算当前block处理的行的范围,确定起始行和结束行;

依据block的起始行和结束行,获取当前block所需要访问的非零元素数组和列索引数组的起始索引和结束索引;

依据block所需要访问的非零元素数组和列索引数组的起始索引和结束索引,计算当前block所需要处理的非零元素数量;

若block所需要处理的非零元素数量不大于block_lds_size,则调用CSR_Stream算法进行当前block中矩阵行的计算;

若block所需要处理的非零元素数量大于block_lds_size,则采用CSR-Vector思想进行计算,具体为:先根据当前block实际所需要计算的行数量n_block_rows、block中vector的数量及VECTOR_SIZE参数,将n_block_rows行划分给各vector,各vector内执行标准的CSR-Vector算法的计算流程。

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