稀疏矩阵乘法算法的基本思想是仅计算非零元素的乘法和累加操作。对于A和B两个稀疏矩阵,我们可以将它们转换为稀疏存储格式,然后按照行的顺序遍历其中的非零元素,找到对应位置的元素进行乘法和累加操作,得到乘积矩阵C的非零元素。 5. CUDA稀疏矩阵乘法实现 为了实现CUDA稀疏矩阵乘法,我们首先需要将稀疏矩阵转换为稀疏存储...
利用稀疏行压缩格式保存稀疏矩阵时不保存 0 元素。数组 data[ ] 保存非零元素。另外,还需要两个辅助数组来保留原本矩阵的结构。第一个是列索引数组 col_index[ ],这个数组记录原矩阵中非零元的纵向索引。第二个数组 row_ptr 记录了原矩阵每行的非零元素在数组 data[ ] 中的起始位置,元素个数比行数多一,多...
压缩稀疏行(Compressed Sparse Row)格式 row_ptr[i]表示第i行从data[row_ptr[i]]元素开始,如图所示。 col_index数组表示元素所在的列的位置。 这样一个格式,我们可以很好的将一个矩阵压缩为三个数组。 我们希望解决一个怎么样的问题:基本问题是针对稀疏(Sparse)矩阵的乘法: 我们希望实现这么一个算法,不去计算含...
在CUDA上实现有效的稀疏矩阵乘法.doc,在CUDA上实现有效的稀疏矩阵乘法 摘要 图像处理单元(GPU)的大规模并行性在许多高性能计算应用中提供了巨大的业绩。当稠密线性代数绘制到这样的平台上,利用这种可能性来进行稀疏矩阵的计算就呈现出额外的许多挑战。其在用迭代方法解决
在机器学习中的矩阵向量求导(一) 求导定义与求导布局中，我们讨论了向量矩阵求导的9种定义与求导布局的...
cudaSpmv 使用切片坐标格式的CUDA稀疏矩阵矢量乘法(以及其他处于尖峰的格式) prep :对输入矩阵进行分区,将分区后的矩阵存储在二进制文件中,以加快访问速度 spmv :使用prep好的文件执行spmv cusp :使用cusp库矩阵格式的SpMV 用法示例: ./prep matrix=./samples/test.mtx datatype=float ./spmv matrix=./samples/...
在CUDA 上实现有效的稀疏矩阵乘法摘要图像处理单元GPU的大规模并行性在许多高性能计算应用中提供了巨大的业绩.当稠密线性代数绘制到这样的平台上,利用这种可能性来进行稀疏矩阵的计算就呈现出额外的许多挑战.其在用迭代方法解决稀疏线性系统和特,文客久久
介绍并行算法中的压缩与规格化 背景 稀疏矩阵是很多元素是 0 的矩阵。下图是一个简单地例子。 利用稀疏行压缩格式保存稀疏矩阵时不保存 0 元素。数组 data[ ] 保存非零元素。另外,还需要两个辅助数组来保留原本矩阵的结构。第一个是列索引数组 col_index[ ],这个数组记录
介绍并行算法中的压缩与规格化 背景 稀疏矩阵是很多元素是 0 的矩阵。下图是一个简单地例子。 利用稀疏行压缩格式保存稀疏矩阵时不保存 0 元素。数组 data[ ] 保存非零元素。另外,还需要两个辅助数组来保留原本矩阵的结构。第一个是列索引数组 col_index[ ],这个数组记录
在CUDA上实现有效的稀疏矩阵乘法摘要图像处理单元(GPU)的大规模并行性在许多高性能计算应用中提供了巨大的业绩。当稠密线性代数绘制到这样的平台上,利用这种可能性来进行稀疏矩阵的计算就呈现出额外的许多挑战。其在用迭代方法解决稀疏线性系统和特征值问题,以及稀疏矩阵向量乘法方面的地位在稀疏线性代数中具有独特的重要...