稀疏矩阵乘法优化之OSKI 陈清扬 矩阵乘法无需相乘,速度提升100倍:MIT大佬的新研究引发热议 在一篇被 ICML 2021 接收的论文中,MIT 的一位计算机科学博士生及其业界大佬导师为矩阵乘法引入了一种基于学习的算法,该算法具有一个有趣的特性——需要的乘加运算为零。在来自不同领域的… 机器之心发表于机器之心 稀疏矩阵乘算法分析 An
稀疏矩阵乘法(sparse matrix multiplication)，是指当一个（或两个）输入矩阵中的大多数元素为零时，采用较少数据表示矩阵的数据结构，在一些应用场景中，可以减少计算的方法及时间覆盖率。它可以把空间和时间复杂度降低了。二、稀疏矩阵乘法的特点 （1）它需要少量的额外空间，可以节省很大的内存空间，而且速度也会...
int ru, cu, nu; // 矩阵的行数,列数,非零元个数 } TSMatrix; 在讲矩阵乘法之前我们先讨论矩阵的转置,因为其算法很相近。 矩阵转置 转置运算时一种最简单的矩阵运算,对于一个m×n的矩阵M,它的转置矩阵T是一个n×m的矩阵,且T(i,j)=M(j,i),1<=i<=n,1<=j<=m。 对于一个三元组顺序表...
//稀疏矩阵三元组乘法 void MultSMatrix(TSMatrix a, TSMatrix b, TSMatrix &c){ int p = 0; ElemType s; if(a.nu != b.mu){ printf("两矩阵无法相乘\n"); return; } for(int i = 1; i <= a.mu; i++){ for(int j = 1; j <= b.nu; j++){ s = 0; for(int k = 1; k <...
为了进一步提高稀疏矩阵乘法的效率,可以采用以下优化方法: 压缩存储:使用三元组表、行逻辑链接的顺序表等压缩存储结构来存储稀疏矩阵,以减少存储空间的占用。 并行计算:利用多核处理器或分布式计算平台对稀疏矩阵乘法进行并行化处理,以加速计算过程。 算法优化:根据稀疏矩阵的特性,设计专门的算法来优化乘法过程。例如,可以...
稀疏矩阵乘法的概念 稀疏矩阵乘法遵循常规矩阵乘法的规则,即结果矩阵的每个元素由左矩阵的行与右矩阵的列对应元素相乘后求和得到。然而,由于稀疏矩阵的特性,直接应用常规矩阵乘法算法会浪费大量时间在零元素的计算上。因此,需要设计专门的算法来优化稀疏矩阵的乘法运算。 应用场景 稀疏矩阵乘法在多个领域有重要应用: 图像...
说明:这一段时间用Matlab做了LDPC码的性能仿真,过程中涉及了大量的矩阵运算,本文记录了Matlab中矩阵的相关知识,特别的说明了稀疏矩阵和有限域中的矩阵。Matlab的运算是在矩阵意义下进行的,这里所提到的是狭义上的矩阵,即通常意义上的矩阵。 目录 内容 第一部分:矩阵基本知识(只作基本介绍,详细说明请参考Matlab帮助文...
稀疏矩阵乘法算法是一种优化矩阵乘法运算的方法，适用于稀疏矩阵的乘法运算。稀疏矩阵指的是矩阵中大部分元素都是0的矩阵。传统的矩阵乘法算法在处理稀疏矩阵时效率较低，因为它需要计算每一个元素的乘积，即使其中一项为0。稀疏矩阵乘法算法则只计算非零元素的乘积，从而避免了大量无效的计算。稀疏矩阵乘法算法的实现...
现在我们用同样的方法来处理稀疏矩阵。因为这里的矩阵是对角线的，我们可以使用scipy.sparse.diag：如果你输出A_sparse，它会说：所以它实际上是一个10000x10000的矩阵，但是稀疏并且以一种特殊的对角线格式存储。我们再做一次同样的乘法：这在我的电脑上只花了0.003秒，比使用密集矩阵快了2000多倍。
本教程使用稀疏矩阵乘法作为示例,演示如何实现自定义调度规则,并将其插入 auto-scheduler 的搜索策略。 注意,本教程无法在 Windows 或最新版本的 macOS 上运行。如需运行,请将本教程的主体放在代码块中。 importosimportnumpyasnpimporttvmimporttvm.testingfromtvmimportte,auto_scheduler,runtime,topifromtvm.auto_sche...