高可扩展、高性能和高实用的稀疏矩阵计算研究进展与挑战

发布时间：2023-08-06 07:50

　　稀疏矩阵算法是超级计算领域的热点和难点研究内容之一.本文从高可扩展、高性能和高实用这三个角度,对过去30年来国内外稀疏矩阵计算的部分主要研究工作进行了综述.并配合在三个GPU上十余个稀疏BLAS算法的测试数据,讨论了同时达到高可扩展、高性能和高实用这三个目标的主要难点.最后提出了未来稀疏矩阵计算领域的一系列挑战.

【文章页数】：23 页

【文章目录】：
1. 引言
2. 基础知识
    2.1. 稀疏矩阵及其存储格式
    2.2. 稀疏BLAS操作
        2.2.1. 稀疏矩阵-向量乘(SpMV)
        2.2.2. 稀疏三角解(SpTRSV)
        2.2.3. 稀疏矩阵-矩阵乘(SpGEMM)
3. 国内外研究现状及发展动态分析
    3.1. 高可扩展
    3.2. 高性能
    3.3. 高实用
    3.4. 自主处理器上的稀疏矩阵算法研究
4. 实验结果与分析
    4.1. 稀疏矩阵-向量乘(SpMV)
    4.2. 稀疏三角解(SpTRSV)
    4.3. 稀疏矩阵-矩阵乘(SpGEMM)
5. 稀疏矩阵计算的发展趋势与挑战
6. 结语



本文编号：3839353