一种面向OpenCL架构的矩阵-向量乘并行算法与实现

作者：肖汉; 周清雷; 姚鹏姿

来源：小型微型计算机系统, 2019, 40(01): 26-30.

• 矩阵-向量乘
• 图形处理器
• 开放式计算语言
• 并行算法

矩阵-向量乘法算法的时间复杂度大,传统计算方法的实时性和跨平台性难以保证.本文提出一种基于开放式计算语言(Open Computing Language,OpenCL)的矩阵-向量乘并行算法,矩阵-向量乘法过程被分解成若干具有不同粒度的子任务.根据相应的并行度,每个工作组进行矩阵中的行块与列向量的乘积,每个工作项进行行块中行向量与列向量的乘积,并把计算任务分别分配到计算单元和处理单元进行处理.实验结果表明,与基于CPU的串行算法、基于OpenMP并行算法和基于统一计算设备架构(Compute Unified Device Architecture,CUDA)并行算法性能相比,矩阵-向量乘并行算法在OpenCL架构下NVIDIA图形处理器(Graphic Processing Unit,GPU)计算平台上分别获得了20. 86倍、6. 39倍和1. 49倍的加速比.验证了提出的并行优化方法的有效性和性能可移植性.

• 单位
  郑州师范学院