動的な並列実行機構を用いたSpMV実装の性能評価

大島聡史; 片桐孝洋; 櫻井隆雄; 中島研吾; 黒田久泰; 直野健; 猪貝光祥

文献

J-GLOBAL ID：201502202338553171 整理番号：15A0780959

動的な並列実行機構を用いたSpMV実装の性能評価

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資料名：
巻： 2015 号： HPC-148 ページ： VOL.2015-HPC-148,NO.3 (WEB ONLY) 発行年： 2015年02月23日
JST資料番号： U0451A 資料種別：会議録 (C)
記事区分：原著論文発行国：日本 (JPN) 言語：日本語 (JA)

本稿では疎行列ベクトル積(SpMV)の実装について述べる。疎行列ベクトル積の高速化に関する研究は多く実施されており,行列の形状(非ゼロ要素の配置)や行列格納形式,実行するハードウェアなど様々な観点からの研究が進められている。我々が本稿において着目するのは,非ゼロ要素の配置に偏りがある疎行列に対して,動的な並列実行機構を活用して高速化を行うことである。現在のOpenMPやCUDAには負荷バランスの悪い並列計算問題に対して性能改善を行える可能性のある動的な並列実行機構が備わっている。そこで,これらの機構を活用することで疎行列ベクトル積の性能を向上させることを目的として実装と性能評価を行った。実験の結果,非ゼロ要素の配置に偏りがあるシンプルな疎行列に対しては高い性能向上が得られた。その一方で,より一般的な行列を用いた場合の効果は限定的であり,むしろ実行時間が大きく伸びる例も多く,実用とするためにはさらなる最適化が必要であることも確認できた。性能向上を阻害する主な原因は動的な並列実行機構のオーバーヘッドにもあると考えられ,今後のハードウェアやシステムソフトウェアの改善も期待される。(著者抄録)

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数値計算

引用文献 (15件)：

Ali Pinar and Michael T. Heath: Improving performance of sparse matrix-vector multiplication: SC '99 Proceedings of the 1999 ACM/IEEE conference on Supercomputing (1999).
Samuel Williams, Leonid Oliker, Richard Vuduc, John Shalf, Katherine Yelick, and James Demmel: Optimization of sparse matrix-vector multiplication on emerging multicore platforms. SC '07 Proceedings of the 2007 ACM/IEEE conference on Supercomputing (2007).
Nathan Bell and Michael Garland: Efficient Sparse Matrix-Vector Multiplication on CUDA. NVIDIA Technical Report NVR-2008-004 (2008).
Istvan Reguly, Mike Giles: Efficient sparse matrix-vector multiplication on cache-based GPUs. In: Proc. Innovative Parallel Computing: Foundations and Applications of GPU, Manycore, and Heterogeneous Systems (InPar 2012), pp.1-12 (2012).
Daichi Mukunoki and Daisuke Takahashi: Optimization of Sparse Matrix-vector Multiplication for CRS Format on NVIDIA Kepler Architecture GPUs. Proc. The 13th International Conference on Computational Science and Its Applications (ICCSA 2013), Springer LNCS 7975, pp.211-223 (2013).

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