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  1. 研究報告
  2. ハイパフォーマンスコンピューティング(HPC)
  3. 2018
  4. 2018-HPC-164

GPUにおけるSELL形式疎行列ベクトル積の実装と性能評価

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/187450
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/187450
86aa857f-3353-4731-a638-ee9ca7d0c6ee
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-HPC18164003.pdf IPSJ-HPC18164003.pdf (1.4 MB)
Copyright (c) 2018 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2018-04-30
タイトル
タイトル GPUにおけるSELL形式疎行列ベクトル積の実装と性能評価
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 数値計算
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
資源タイプ technical report
著者所属
筑波大学大学院システム情報工学研究科
著者所属
筑波大学計算科学研究センター
著者名 佐藤, 駿一

× 佐藤, 駿一

佐藤, 駿一

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高橋, 大介

× 高橋, 大介

高橋, 大介

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 疎行列ベクトル積は科学技術計算で広く使われる重要な計算である.疎行列ベクトル積は疎行列の格納形式を,自身の構造と使用する計算機のアーキテクチャに応じて変更することにより,不必要な計算,記憶領域の使用を削減できる.そのため,これまでに様々な疎行列の格納形式が提案されてきた.近年アクセラレータとして GPU が注目されており,GPU に対応した疎行列の格納形式として SELL 形式が提案されている.GPU を使用し疎行列ベクトル積を行うライブラリとして,NVIDIA により cuSPARSE が提供されているが,このライブラリに SELL 形式は実装されていない.本研究では GPU が搭載されているシステムにおいて SELL 形式の疎行列ベクトル積の実装を行い,The University of Florida Sparse Matrix Collection から収集した疎行列を使用し,評価を行った.その結果,cuSPARSE と比較して最大で約 1.02 倍の性能向上を達成した.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN10463942
書誌情報 研究報告ハイパフォーマンスコンピューティング(HPC)

巻 2018-HPC-164, 号 3, p. 1-6, 発行日 2018-04-30
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8841
Notice
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-20 02:15:48.282491
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