GPU上稀疏矩陣的基本線性代數(shù)
cuSPARSE庫(kù)為稀疏矩陣提供了GPU加速的基本線性代數(shù)子例程，這些子例程的執(zhí)行速度明顯快于僅CPU替代方法。提供了可用于構(gòu)建GPU加速求解器的功能。cuSPARSE被從事機(jī)器學(xué)習(xí)，計(jì)算流體力學(xué)，地震勘探和計(jì)算科學(xué)等應(yīng)用的工程師和科學(xué)家廣泛使用。使用cuSPARSE，應(yīng)用程序會(huì)自動(dòng)受益于常規(guī)性能的改進(jìn)和新的GPU架構(gòu)。cuSPARSE庫(kù)包含在NVIDIA HPC SDK和CUDA Toolkit中。
cuSPARSE性能
cuSPARSE庫(kù)針對(duì)NVIDIA GPU的性能進(jìn)行了高度優(yōu)化，其SpMM性能比僅CPU的替代產(chǎn)品快30-150倍。
cuSPARSE的主要功能
? 支持密集，COO，CSR，CSC和Blocked CSR稀疏矩陣格式
? 全套稀疏例程，包括稀疏向量x稠密向量運(yùn)算，稀疏矩陣x稠密向量運(yùn)算以及稀疏矩陣x稠密矩陣運(yùn)算。
? 稀疏矩陣x稀疏矩陣加法和乘法的例程
? 稀疏密集向量乘法（SpVV），稀疏矩陣密集向量乘法（SpMV）和稀疏矩陣密集矩陣乘法（SpMM）的通用高性能API
? ILU0和IC0預(yù)調(diào)節(jié)器

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的GPU上稀疏矩阵的基本线性代数的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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