GPU加速内存集群计算中的大规模迭代稀疏矩阵-向量乘法

"GPU加速的大数据在内存集群计算中的迭代稀疏矩阵-向量乘法" 在当前的大数据时代，迭代稀疏矩阵-向量乘法（Iterative SpMV，ISpMV）是许多基于图的数据挖掘算法和机器学习算法的核心运算。随着数据规模的急剧增长，处理十亿级规模的矩阵变得极具挑战性，因为传统的单机计算无法胜任此类大规模的SpMV运算。为此，研究者提出了一种利用内存中的异构CPUGPU集群计算平台（IMHCP）来有效解决这个问题的方法。 本文主要探讨了如何利用GPU的并行计算能力来加速大型数据集上的ISpMV操作。GPU（图形处理器）以其高计算密度和并行处理能力，已经成为加速科学计算和大数据处理的利器。在IMHCP架构下，稀疏矩阵被策略性地分配到集群中的多个工作节点以及每个节点的GPU之间，这种分层策略旨在优化计算效率和内存利用率。 文章中介绍的分区策略对于提高系统性能至关重要。它考虑了在集群内不同工作人员之间以及GPU内部的负载平衡，确保数据分布均匀，避免了计算瓶颈。通过这种方式，可以实现更高效的并行计算，从而加快ISpMV的执行速度，这对于处理大规模图数据和机器学习任务尤其有用。 此外，研究还对基于IMHCP的SpMV性能进行了评估，从计算效率和可伸缩性两个方面进行深入分析。计算效率是指每单位时间内完成的计算量，而可伸缩性则关注随着数据规模或计算资源增加，系统的性能是否能线性提升。这些评估对于理解新方法在实际应用中的表现至关重要。 最后，论文中可能提到了在2016年12月举办的第14届国际自然计算、模糊系统和知识发现会议（ICNC-FSKD）上发表该研究成果，表明了这一工作的学术影响力。作者包括Jiwu Peng、Zheng Xiao、Cen Chen和Wangdong Yang，他们来自湖南大学信息科学与工程学院和长沙国家超级计算中心。 这篇论文探讨了如何利用GPU加速和内存集群计算技术处理大数据环境下的迭代SpMV问题，提出了一种分层分区策略，并通过实验验证了其在性能和可伸缩性方面的优势。这种方法对于应对大数据时代的挑战，尤其是对那些依赖于SpMV操作的复杂计算任务，具有重要的实践意义。