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【24h】

係数行列のビット表現による疎行列反復解法の高速化

机译:系数矩阵的位表示对稀疏矩阵迭代解的加速

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摘要

ぁるアーキテクチャ上でのアルゴリズムの性能予測にRooflineモデルが提案され,性能の傾向を説明する簡便な方法として利用されている.Rooflineモデルでは,Operational Intensityが大きければそのアーキテクチャの性能を十分に引き出せ,理論性能に近い演算性能となる.言い換えると,プログラムのループ中の演算数と必要な変数のロードの比とアーキテクチャの演算処理性能とメモリバンド幅の比によって性能が予測できる.このモデルは疎行列計算の場合には,メモリからコアへのデータ転送がボトルネックとなり,演算性能が律速となることをうまく説明している.また,性能を改善するためには,Operational Intensityを大きくすることが必要であること述べている.このためには,演算数を多くする(高コストであるが高収束の反復アルゴリズムを用いる)か,メモリからのデータ転送量を削減する指針が得られる.本論文は,後者のアプローチにより反復計算の性能を改善する方法を提案する.
机译:提出了Roofline模型来预测Aru体系结构上算法的性能,并用作解释性能趋势的简单方法。在Roofline模型中,如果操作强度很大,则可以充分发挥体系结构的性能,并且计算性能接近理论性能。换句话说,可以通过程序循环中的操作数与所需变量的负载之比以及体系结构的算术处理性能与内存带宽之比来预测性能。该模型很好地说明了在稀疏矩阵计算的情况下,从内存到核心的数据传输成为瓶颈,而计算性能成为决定速率的因素。它还指出,有必要增加操作强度以提高性能。为此目的,可以获得增加操作数(使用高成本但高度收敛的迭代算法)或减少从内存传输的数据量的准则。本文提出了一种通过后一种方法来提高迭代计算性能的方法。

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