该工作是北邮的李士刚老师在ETH做博后时完成的,也有幸和李老师也交流过几句,该工作的代码基本是他一人完成的,工作量很大的,最终也是成功拿到了SC22 Best Paper Finalist。其实我也是从去年十一月份才开始接触GPU以及SpMM这个方向,这篇文章算是入坑看的第一篇文章,第一次精读一篇文章半个月,第一次扒CUDA源码。而...
首先，介绍了来自斯坦福大学和谷歌的合作项目Sputnik，它在CUDA核心上实现了非结构化SpMM的最优方法，针对高稀疏度的局限性进行了优化。Sputnik通过四点关键策略改进了性能：一维块划分（1-D Tiling）、子线程块划分（Subwarp Tiling）、逆位移内存对齐（Reverse offset memory alignment）和行重排（Row Swiz...
I mean if I want to install torch-sparse 0.6.16, I need the following dependency ring: torch1.13->cuda11.6. However, my cuda only works with version 10.2 due to some utility restrictions, so I don't think I can install torch-sparse 6.16. Is there a way to support torch-sparse 6.16 ...
有意思的是CSC格式用的确实SpMMCsr函数(他俩很像,CSC列压缩、CSR行压缩): 然后根据cuda还是cpu,去找对应的具体实现,比如对于cuda:src/array/cuda/spmm.cu 这里可以看到,调用了cusparse的CusparseCsrmm2函数。需要注意的是,SpMMCsr会调用cusparse::CusparseCsrmm2,而SpMMCoo会调用cuda::SpMMCoo,前者就在当前文件中...
Hi I'm trying to use spspmm on cuda to calculate the power of a 1086*1086 matrix with 66442 non-zero elements, and I encountered "cuda runtime error". The complete error message is as follows: THCudaCheck FAIL file=/opt/conda/conda-bld/pytorch_1556653114079/work/aten/src/THC/THC...
并且,SpMMCoo中的op定义在/src/array/cuda/functor.cuh中,最终会调用op.call来完成add或mul等计算(看Call部分)。 小结一下 总的来说,我们知道了graph.update_all内部实际上还是执行了spmm操作,只是graph.update_all更装了spmm,并且提供了更灵活的接口来定义消息传递和聚合的方式,使得用户可以更方便地实现复杂的...
因此,利用scipy.sparse的csr_matrix和cupy库中的CUDA版本的cupyx.scipy.sparse中csr_matrix中实现的SPMM对矩阵乘积进行加速,可以大大提升稀疏图上的全节点最短路径(APSP)的计算效率。在ERS算法中,每轮计算前非零值占比如图1所示: 图1 计算前输入矩阵的非零值占比迭代图...
cuda() train_feats = torch.spmm(adj, train_feats).t() train_feats_max, _ = train_feats.max(dim=0, keepdim=True) train_feats_min, _ = train_feats.min(dim=0, keepdim=True) train_feats_range = train_feats_max-train_feats_min useful_features_dim = train_feats_range.squeeze()....
cmake -DUSE_CUDA=ON .. make -j8 cd ../python python setup.py install --user Run example code. cd $(this-repo)/dgl-custom/benchmark cd gcn python gcn_dgl.py --gpu=0 --dataset=pubmed --n-hidden=128 --n-layers=1 cd ../sage ...
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