OpenCL架构下的矩阵-向量乘并行算法优化与实现

"该文提出了一种面向OpenCL架构的矩阵-向量乘并行算法，旨在解决矩阵-向量乘法的时间复杂度问题，提高计算的实时性和跨平台性。通过将计算任务分解为不同粒度的子任务，利用OpenCL在GPU上实现了高效的并行计算。实验结果显示，该算法在NVIDIA GPU上相对于CPU串行算法、OpenMP并行算法和CUDA并行算法有显著的加速比，验证了其性能优势和可移植性。" 在计算机科学和高性能计算领域，矩阵-向量乘法是基础且重要的运算，广泛应用于线性代数、机器学习和数值分析等多个领域。然而，由于其时间复杂度为O(n^2)，对于大规模矩阵，传统串行计算方法在实时性和计算效率上往往无法满足需求。OpenCL，全称为开放式计算语言，是一个跨平台的并行编程框架，支持CPU、GPU等多种计算设备，为解决这一问题提供了可能。 本文提出了一种新的并行算法，它充分利用了OpenCL的并行计算能力。算法的核心思想是将矩阵-向量乘法任务分解为多个子任务，每个子任务对应于矩阵的一行或一个行块与向量的乘积。通过OpenCL的工作组和工作项机制，将这些子任务分配到计算单元（如GPU的流式多处理器）和处理单元上执行。在GPU上，由于其并行计算能力强大，可以同时处理大量数据，从而显著提升计算速度。 实验部分，研究人员对比了基于OpenCL的矩阵-向量乘并行算法与基于CPU的串行算法、基于OpenMP的并行算法以及基于CUDA的并行算法。结果显示，OpenCL架构下的新算法在NVIDIA GPU上实现了20.86倍于CPU串行算法的加速比，6.39倍于OpenMP并行算法，以及1.49倍于CUDA并行算法的性能提升。这表明，OpenCL架构和提出的并行算法结合，不仅提升了计算效率，还具有良好的可移植性。 此外，作者团队还包括肖汉教授，专注于大规模并行算法和遥感大数据处理；周清雷教授，专长于并行计算和网络安全；以及姚鹏姿，研究方向为并行计算。他们的工作得到了国家自然科学基金的资助，进一步强调了这项研究的学术价值和实际应用潜力。 这种面向OpenCL的矩阵-向量乘并行算法为高效处理大规模矩阵运算提供了新的解决方案，特别是在GPU计算平台上，它能显著提升计算效率，对并行计算和高性能计算领域的研究与发展具有积极的推动作用。