基于GPU的稀疏矩阵存储格式优化研究
来源：计算机工程杂志2019年第9期北京时间：
作者：杨世伟, 蒋国平, 宋玉蓉, 涂潇
单位：南京邮电大学 a. 计算机学院;b. 自动化学院, 南京 210023
摘要：稀疏矩阵存储格式中的稀疏矩阵向量乘（SpMV）计算效率低下，且分块行列（BRC）存储格式的计算结果缺少再现性和确定性。为此，提出一种改进的BRCP存储格式。采用不同的二维分块策略，根据矩阵各行非零元素分布的统计特性自适应调节分块参数，提高SpMV在GPU平台上的并行性，并设计基于快速分段求和算法的GPU内核函数，保证计算结果的确定性及其在不同GPU平台上的再现性。实验结果表明，BRCP存储格式具有较高的计算效率，相比BRC存储格式可减少并行环境中的SpMV计算误差，并提高PageRank排序的准确率。
关键词：稀疏矩阵向量乘,计算统一设备架构,图形处理器,存储格式,浮点运算
基金资助：国家自然科学基金（61672298，61873326，61373136）。
