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Multi GPU Sparse Matrix by Sparse Matrix Multiplication
DOI:10.1002/cpe.70313.png)
摘要
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本文聚焦于改进现有的nsparse Nagasaka et al.算法,并将其扩展到多GPU设置,以应用于实际的工程问题。在本工作中,我们提出了一种针对SpGEMM的分布式多GPU框架,该框架专门为nsparse类算法设计。结果表明,nsparse算法实现了约2倍的性能提升,且多GPU扩展的扩展性与GPU数量接近理想状态。最后,我们在AMG设置中测试了所提出的算法,通过计算双SpGEMM乘积。
Keyword:
CUDA
GPUs
large matrices
MPI
AI总结
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期刊
C
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1.5
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机构
引用论文
A framework for general sparse matrix-matrix multiplication on GPUs and heterogeneous processors基于gpu和异构处理器的通用稀疏矩阵-矩阵乘法框架

