稀疏矩阵计算优化--聚文网

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内容简介

本书详细阐述了稀疏矩阵相关计算的应用背景，并对目前已知的主要压缩编码格式进行了详细介绍。在此基础上，分别对稀疏矩阵向量乘（SpMV）、稀疏矩阵稀疏矩阵乘（SpGEMM）的算法设计和实现技术进行了详细阐述；给出了面向异构计算平台的稀疏矩阵划分方法及SpMV负载均衡算法，能够适用于CPU+GPU以及多GPU构成的异构计算系统；介绍了一种基于数学形态学的稀疏矩阵划分方法，该方法基于稀疏矩阵缩略图和形态学方法，提取稀疏矩阵中稠密子矩阵，包括矩形稠密区域，三角形稠密区域，以及稠密对角线，并根据非零元分布为不同的子矩阵选择较优的压缩编码格式；本书还介绍了基于机器学习的SpMV性能预测方法，以及多精度优化相关内容。最后对常用的开源库程序以及相关的工具包进行了简要介绍。本书可供从事相关科学计算和工程计算的研究人员、工程师，以及从事大规模稀疏线性方程组求解和稀疏矩阵计算优化的高校教师和研究生阅读。

作者简介

计卫星，北京理工大学计算学院副教授，计算机学会体系结构专业委员会、科普工作委员会委员。2008年毕业于北京理工大学计算机学院获工学博士学位，同年进入北京理工大学计算学院工作。2012年至2013年赴美国罗切斯特大学计算机系访问1年。目前主要研究方向包括代码分析与优化、并行与高性能计算等，主持和参与国家自然科学基金项目多项，在国内外著名期刊和国际会议（TACO、PLDI、RTSS和DATE等）上发表论文多篇，获国家级和省部级教学成果奖各1项，出版教材3部。

第1章稀疏矩阵概述 1.1 矩阵与稀疏矩阵 1.2 应用领域 1.2.1 线性系统 1.2.2 图计算 1.2.3 线性规划 1.2.4 PageRank算法 1.3 稀疏矩阵相关计算 1.3.1 BLAS 1.3.2 Sparse BLAS 1.3.3 SpMV 1.3.4 SpGEMM 1.3.5 SpMM 本章参考文献第2章稀疏矩阵压缩编码方法 2.1 常见压缩编码概述 2.2 常见基本压缩格式 2.2.1 COO 2.2.2 CSR 2.2.3 ELL 2.2.4 DIA 2.3 切片和分块压缩格式 2.3.1 BCSR 2.3.2 BCCOO/BCCOO 2.3.3 CSR 2.3.4 CSR 2.3.5 SELL 2.3.6 CDS 2.4 混合格式 2.4.1 HYB 2.4.2 MMSparse 2.4.3 其他本章参考文献第3章 SpMV研究现状综述 3.1 问题定义 3.2 最佳格式选择 3.2.1 基于目标平台特性的格式选择 3.2.2 基于强化学习的格式选择 3.2.3 基于决策树的格式选择 3.2.4 基于SVM的格式选择 3.2.5 基于深度学习的格式选择 3.3 面向体系结构的优化 3.3.1 面向多核/众核处理器的优化 3.3.2 面向GPU的优化 3.3.3 基于FPGA的优化 3.3.4 面向异构计算平台的优化 3.4 自动调优技术 3.5 矩阵划分 3.5.1 一维划分 3.5.2 二维划分

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