稀疏矩阵在关联处理器上的乘法
摘要：稀疏矩阵乘法是线性代数计算的重要组成部分。在关联处理器（AP）上实现稀疏矩阵乘法可以实现高水平的并行性，其中一个矩阵的一行与整个第二个矩阵并行相乘，并且向量点积的执行时间不取决于向量大小。本文探讨了四种稀疏矩阵乘法算法，将AP和基准CPU处理以不同程度的方式结合。它们通过对大量稀疏矩阵进行模拟评估。稀疏矩阵乘法在AP上的计算复杂度被证明是O(nnz)，其中nnz是非零元素的数量。发现AP在二进制稀疏矩阵乘法中特别高效。在功率效率方面，AP优于传统解决方案。
作者：L. Yavits, A. Morad, R. Ginosar
论文ID：1705.07282
分类：Mathematical Software
分类简称：cs.MS
提交时间：2017-05-23