抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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スパース行列ベクトル乗算(SpMV)は多くの応用において重要なカーネルであり,しばしば主要な性能ボトルネックである。スパース行列の記憶フォーマットはSpMVの性能に決定的に影響する。与えられた行列に対する適切なフォーマットの選択に関する以前の研究があったが,それらは実行時間予測オーバーヘッドとフォーマット変換オーバヘッドの影響を無視している。SpMVの多くの一般的な使用のために,そのようなオーバーヘッドは実行時間の一部であり,新しいフォーマットの利点を上回る可能性がある。それらを無視することにより,以前の解からの予測をしばしば最適化し,時には劣る。一方,オーバーヘッドは,新しいフォーマットを持つ利点とともに,マトリックスからマトリックスまで変化し,応用から応用まで変化するので,考慮するのが難しい。本研究では,解を提案した。最初に,フォーマット選択問題におけるオーバーヘッドに対する種々の可能な処理の長所と短所を調査した。次に,全体的なプログラム性能に対するフォーマット変換のオーバーヘッドと利益の影響を捉えるためのいくつかの回帰モデルを含む明示的アプローチを提示した。フォーマット予測におけるリスクを制御し,同時に全体フォーマット変換利益を最大化するために,2段階の遅延と軽い方式を提案した。実験は,技術が以前の技術より著しく優れていることを示した。それは,1.14xから1.43Xへの応用の全体的性能を改善し,0.82Xから1.24Xの上限速度に対して著しく大きく,オーバーヘッドによる方法を与えることができた。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
