spmm和spmv区别
时间: 2024-03-22 08:35:00 浏览: 26
spmm和spmv都是稀疏矩阵与稠密向量之间的乘法运算,但它们有一些区别。
spmm(Sparse Matrix-Dense Matrix Multiplication)是指稀疏矩阵与稠密矩阵之间的乘法运算。在spmm中,稀疏矩阵的非零元素只占总元素的一小部分,而稠密矩阵的元素几乎全部都是非零元素。spmm的计算复杂度较高,因为需要遍历稀疏矩阵的非零元素,并与稠密矩阵的对应元素相乘,最后求和得到结果。
spmv(Sparse Matrix-Dense Vector Multiplication)是指稀疏矩阵与稠密向量之间的乘法运算。在spmv中,稀疏矩阵的非零元素只占总元素的一小部分,而稠密向量的元素几乎全部都是非零元素。spmv的计算复杂度较低,因为只需要遍历稀疏矩阵的非零元素,并与稠密向量的对应元素相乘,最后求和得到结果。
综上所述,spmm和spmv的区别在于乘法运算的对象不同,spmm是稀疏矩阵与稠密矩阵的乘法,而spmv是稀疏矩阵与稠密向量的乘法。此外,由于稠密矩阵和稠密向量的区别,spmm的计算复杂度通常比spmv高。
相关问题
sve和sve2实现spmv
SVE和SVE2是ARM架构中的向量指令集,可以用于加速稠密矩阵向量乘(Sparse Matrix-Vector Multiplication,简称SPMV)运算。下面分别介绍如何使用SVE和SVE2实现SPMV。
使用SVE实现SPMV
SVE指令集可以用于实现SPMV的向量化计算。假设有一个稠密矩阵A和一个向量x,要计算矩阵向量乘y=A*x。可以将A按行划分为若干个块,每个块的大小为n个元素(n为SVE向量长度),然后对每个块进行向量化计算。具体实现如下:
1. 将向量x和每个矩阵块A[i]加载到SVE向量寄存器中。
2. 使用SVE指令集中的乘法指令vmul、加法指令vadd和累加指令vpadd,对每个矩阵块进行向量化计算。
3. 将计算结果存储到向量y对应的位置。
下面是使用SVE实现SPMV的伪代码:
for (i = 0; i < m; i += n) {
// Load matrix block A[i] and vector x into SVE vectors
A_sve = load_sve(A[i], n);
x_sve = load_sve(x, n);
// Compute y = A[i] * x
y_sve = vmul(A_sve, x_sve);
y_sve = vadd(y_sve, vpadd(y_sve, y_sve));
// Store y back to memory
store_sve(y, y_sve, n);
}
使用SVE2实现SPMV
SVE2是SVE的扩展指令集,引入了新的指令,例如svdot指令,可以更高效地实现SPMV。svdot指令可以同时计算两个向量的点积,并将结果累加到指定寄存器中。利用svdot指令,可以将SPMV的计算过程进一步向量化。
下面是使用SVE2实现SPMV的伪代码:
for (i = 0; i < m; i += n) {
// Load matrix block A[i] and vector x into SVE vectors
A_sve = load_sve(A[i], n);
x_sve = load_sve(x, n);
// Compute y = A[i] * x
y_sve = svdot(A_sve, x_sve);
// Store y back to memory
store_sve(y, y_sve, n);
}
可以看到,使用SVE2实现SPMV比使用SVE更加简洁和高效。但需要注意的是,SVE2指令集需要较新的ARM处理器才能支持,因此在实际应用中需要考虑处理器的兼容性。
neon和sve实现spmv的代码
由于无法确定您的具体需求和背景,我提供两种实现方式,一种是使用NEON指令集,另一种是使用SVE指令集。
使用NEON指令集实现SPMV:
```c++
#include <arm_neon.h>
void spmv_neon(float* val, int* col_idx, int* row_ptr, float* x, float* y, int m)
{
for (int i = 0; i < m; i++)
{
float32x4_t sum = vdupq_n_f32(0.0f);
for (int j = row_ptr[i]; j < row_ptr[i + 1]; j += 4)
{
int32x4_t idx = vld1q_s32(&col_idx[j]);
float32x4_t v = vld1q_f32(&val[j]);
float32x4_t x_v = vld1q_f32(&x[idx[0]]);
sum = vmlaq_f32(sum, v, x_v);
}
float32x2_t s2 = vpadd_f32(vget_low_f32(sum), vget_high_f32(sum));
float32x2_t s = vpadd_f32(s2, s2);
y[i] = s[0];
}
}
```
使用SVE指令集实现SPMV:
```c++
#include <arm_sve.h>
void spmv_sve(float* val, int* col_idx, int* row_ptr, float* x, float* y, int m)
{
for (int i = 0; i < m; i++)
{
svfloat32_t sum = svdup_f32(0.0f);
for (int j = row_ptr[i]; j < row_ptr[i + 1]; j += svcntw())
{
svbool_t p = svwhilelt_b32(j, row_ptr[i + 1]);
int32_t idx[svcntw()];
float32_t v[svcntw()];
svld1_gather_u32base_s32(&idx[0], p, &col_idx[j]);
svld1_gather_u32base_f32(&v[0], p, &val[j]);
svfloat32_t x_v = svld1_gather_index_f32(p, x, &idx[0]);
sum = svmla_f32_x(p, sum, x_v, svld1(p, &v[0]));
}
float32_t s = svaddv_f32(svptrue_b32(), sum);
y[i] = s;
}
}
```
需要注意的是,SVE指令集需要ARMv8.2-A架构及以上,且需要编译器和操作系统的支持。