龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
申请/专利权人：重庆大学
申请日：2023-12-19
公开（公告）日：2024-06-25
公开（公告）号：CN118245110A
主分类号：G06F9/30
分类号：G06F9/30;G06F9/38;G06F17/16;G06F7/523
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.25#公开
摘要：本申请提出了一种面向稀疏矩阵向量乘计算的软硬件协同设计方法，涉及计算机体系结构技术领域，其中，该方法包括：根据矩阵参数和设备参数定义可扩展的压缩数据格式；评估不同的参数组合在矩阵上的性能，确定最优参数组合，其中，最优参数组合包括批次高度H、批次宽度W、组大小N、端口数量P；基于最优参数组合，根据预定义的模板确定硬件参数，并确定对应的SpMV加速器；基于最优参数组合和定义的可扩展的压缩数据格式，使用重排序算法对矩阵和对应的向量进行数据打包，生成压缩存储数据并在SpMV加速器上执行，完成矩阵向量的乘计算。采用上述方案的本发明能够有效提升SpMV任务的带宽利用率。
主权项：1.一种面向稀疏矩阵向量乘计算的软硬件协同设计方法，其特征在于，包括以下步骤：根据矩阵参数和设备参数定义可扩展的压缩数据格式；评估不同的参数组合在矩阵上的性能，确定最优参数组合，其中，所述最优参数组合包括批次高度H、批次宽度W、组大小N、端口数量P；基于所述最优参数组合，根据预定义的模板确定硬件参数，并确定对应的SpMV加速器；基于所述最优参数组合和定义的可扩展的压缩数据格式，使用重排序算法对矩阵和对应的向量进行数据打包，生成压缩存储数据并在所述SpMV加速器上执行，完成矩阵向量的乘计算。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆大学 面向稀疏矩阵向量乘计算的软硬件协同设计方法和框架
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号