Sparse Matrix-vector Multiplication on GPGPU Clusters: A New Storage Format and a Scalable Implementation

Sparse matrix-vector multiplication (spMVM) is the dominant operation in many sparse solvers. We investigate performance properties of spMVM with matrices of various sparsity patterns on the nVidia "Fermi" class of GPGPUs. A new "padded jagged diagonals storage" (pJDS) format is...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	2012 26th IEEE International Parallel and Distributed Processing Symposium Workshops s. 1696 - 1702
Hlavní autoři:	Kreutzer, M., Hager, G., Wellein, G., Fehske, H., Basermann, A., Bishop, A. R.
Médium:	Konferenční příspěvek
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	IEEE 01.05.2012
Témata:	Bandwidth Computational modeling CUDA Error correction codes GPGPU Instruction sets Kernel Sparse matrices Vectors
ISBN:	1467309745, 9781467309745
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!