【摘要】：作為典型的不規(guī)則算法,稀疏矩陣向量乘的計算過程具有非常低的訪存局部性和計算訪存比,因此在基于cache的通用處理器上計算效率很低。提出了一種面向可重構計算平臺的基于IEEE-754浮點數據格式標準的稀疏矩陣向量乘算法加速器的設計。在一維劃分的行壓縮稀疏矩陣數據存儲技術以及計算部件的流水化設計的基礎上,提出了一種基于單個浮點加法器的無阻塞累加器設計。通過實驗驗證表明,簡化了算法的設計提高了算法執(zhí)行的并行度和外部存儲器的帶寬利用率,獲得了相對于傳統(tǒng)處理器1.37-2.60倍的性能加速比。
[Abstract]:As a typical irregular algorithm, the computation process of sparse matrix vector multiplication has very low memory access locality and memory access ratio, so the computation efficiency is very low on the general purpose processor based on cache. The design of a sparse matrix vector multiplication algorithm accelerator based on IEEE-754 floating point data format standard for reconfigurable computing platform is proposed. Based on the data storage technology of one-dimensional row compression sparse matrix and the pipelining design of computing components, a non-blocking accumulator design based on a single floating-point adder is proposed. The experimental results show that the proposed algorithm can improve the parallelism of the algorithm execution and the bandwidth utilization of the external memory, and obtain a performance speedup ratio of 1.37-2.60 times that of the traditional processor.
【作者單位】： 西南石油大學電氣信息學院;電子科技大學電子工程學院;
【基金】：國家重大專項課題資助項目(2008ZX05026-001-09) 四川省教育廳資助項目(112B020) 西南石油大學校自然科學基金資助項目(2012XJZ021)
【分類號】：TP332

【參考文獻】

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【相似文獻】

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3 盧s，

本文編號：2145218