CPU-GPU异构系统上的SpMV混合并行计算优化

"这篇研究论文探讨了一种在CPU-GPU异构计算系统上进行SpMV（Sparse Matrix-Vector Multiplication，稀疏矩阵向量乘法）的混合计算方法，旨在提高计算性能。作者通过采用CPU-GPU混合并行编程模型，开发了基于分布函数的稀疏矩阵分区算法，使得SpMV计算可以同时利用CPU和GPU的计算能力。此外，他们还发现了一种优化策略，以最小化整个SpMV操作在CPU-GPU异构系统上的并行计算时间。文章经过多次修订后于2016年12月24日被接受发表。" 详细说明: SpMV是高性能计算领域中的一个关键操作，尤其是在科学计算、机器学习和数据分析中。它涉及一个稀疏矩阵和一个向量的乘法，由于稀疏矩阵通常在大规模问题中出现，其高效计算对于提升整体计算效率至关重要。然而，由于稀疏矩阵的非零元素分布不均匀，这使得并行计算的挑战性增大。 在CPU-GPU异构计算系统中，CPU擅长处理控制逻辑和内存管理，而GPU则在执行大量数据并行运算时表现出卓越性能。论文提出的混合计算方法正是为了充分发挥这种硬件架构的优势。他们采用了一个CPU-GPU混合并行编程模型，该模型能够有效地将任务分配到适当的处理器上，以实现计算负载的平衡。 论文中开发的稀疏矩阵分区算法基于一个分布函数，这个函数考虑了稀疏矩阵的结构特点，如非零元素的分布，来决定哪些部分应由CPU处理，哪些部分应由GPU处理。这样的分区策略能够确保数据的局部性和减少数据传输的开销，从而提高整体计算效率。 进一步，作者提出了一种优化策略，目标是最大化并行计算的效率，减少总体计算时间。这可能涉及到调度算法、通信优化、内存访问模式改进等多个方面。在实际应用中，这样的策略对于适应不同的硬件配置和工作负载，以及调整计算资源分配以适应不断变化的需求至关重要。 这篇研究论文对提高CPU-GPU异构系统上SpMV操作的性能进行了深入探索，为高性能计算领域提供了有价值的理论和实践指导。通过创新的并行编程模型和矩阵分区算法，以及优化策略，研究者们展示了如何更有效地利用现有硬件资源，加速科学计算中的关键步骤。