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支持原位计算的高效三角矩阵乘法向量化方法
被引量：
3
1
作者
刘仲
田希
陈磊
《国防科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第6期7-11,47,共6页
向量化算法映射是向量处理器的难点问题。提出一种高效的支持原位计算的三角矩阵乘法向量化方法:将L1D配置为SRAM模式,用双缓冲的乒乓方式平滑多级存储结构的数据传输,使得内核的计算与DMA数据搬移完全重叠,让内核始终以峰值速度运行,...
向量化算法映射是向量处理器的难点问题。提出一种高效的支持原位计算的三角矩阵乘法向量化方法:将L1D配置为SRAM模式,用双缓冲的乒乓方式平滑多级存储结构的数据传输,使得内核的计算与DMA数据搬移完全重叠,让内核始终以峰值速度运行,从而取得最佳的计算效率;将不规则的三角矩阵乘法计算均衡分布到各个向量处理单元,充分开发向量处理器的多级并行性;将结果矩阵保存在乘数矩阵中,实现原位计算,节省了存储空间。实验结果表明,提出的向量化方法使三角矩阵乘法性能达到1053.7GFLOPS,效率为91.47%。
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关键词
三角
矩阵
乘法
原位计算
向量化
向量处理器
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职称材料
题名
支持原位计算的高效三角矩阵乘法向量化方法
被引量：
3
1
作者
刘仲
田希
陈磊
机构
国防科技大学计算机学院
出处
《国防科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第6期7-11,47,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(61133007)
文摘
向量化算法映射是向量处理器的难点问题。提出一种高效的支持原位计算的三角矩阵乘法向量化方法:将L1D配置为SRAM模式,用双缓冲的乒乓方式平滑多级存储结构的数据传输,使得内核的计算与DMA数据搬移完全重叠,让内核始终以峰值速度运行,从而取得最佳的计算效率;将不规则的三角矩阵乘法计算均衡分布到各个向量处理单元,充分开发向量处理器的多级并行性;将结果矩阵保存在乘数矩阵中,实现原位计算,节省了存储空间。实验结果表明,提出的向量化方法使三角矩阵乘法性能达到1053.7GFLOPS,效率为91.47%。
关键词
三角
矩阵
乘法
原位计算
向量化
向量处理器
Keywords
triangular matrix multiplication
in-place calculation
vectorization
vector processor
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
支持原位计算的高效三角矩阵乘法向量化方法
刘仲
田希
陈磊
《国防科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014
3
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