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申请/专利权人：中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所

摘要：本发明公开了一种基于无同步SpTRSV算法的访存与并行效率优化方法，属于高性能并行计算领域，包括：步骤一，根据稀疏矩阵非零元素将行划分为长行和短行；步骤二，将目标向量x的值均设置为最大值；步骤三，将写阶段所需的数据预取到寄存器中；步骤四，在读阶段，判断依赖情况并进行累加操作；步骤五，在写阶段，从寄存器读取数据，计算对应行x的值。本发明解决了目前无同步SpTRSV算法中线程级并行写阶段的线程分歧问题，以及线程级和线程束级粗粒度的选择策略，从而导致GPU利用率不高的问题。

主权项：1.一种基于无同步SpTRSV算法的访存与并行效率优化方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一，根据稀疏矩阵非零元素将行划分为长行和短行；通过分析稀疏矩阵自身结构特质，以每行的非零元素数量作为标准，将行划分为长行和短行，其中连续的短行组成行组，最终长行分配给warp-level处理，行组分配给thread-level处理；其中warp-level表示线程束并行模式，32个线程组成一个线程束；thread-level表示单线程并行模式；步骤二，将目标向量x的值均设置为最大值；在SpTRSV计算开始前，通过CUDA函数cudaMemset将目标向量x的初始值均设置为最大值；步骤三，将写阶段所需的数据预取到寄存器中；从全局内存将稀疏矩阵A中每一行对角线上的非零元素Ai,i，已知向量b对应的值b[i]预取到寄存器中；从全局内存将“该行最后一个值”，“b向量对应的值”预取到寄存器中；其中，“该行最后一个值”表示稀疏下三角矩阵L中第i行对角线上的非零元素Li,i，“b向量对应的值”表示已知的矩阵向量b中第i行的值b[i]；步骤四，在读阶段，判断依赖情况并进行累加操作；循环迭代对角线前所有的非零元素，求得所有元素的乘加和；所述循环迭代对角线前所有的非零元素，求得所有元素的乘加和，具体包括子步骤：S1，通过CUDA内置函数__double2hiint（）将x值转化为int类型，并判断是否仍为最大值；S2，若x不为最大值，认定依赖被解决，将稀疏矩阵的非零元素与对应的x值相乘，循环进行累加操作；步骤五，在写阶段，从寄存器读取数据，计算对应行x的值；在写阶段，将读阶段求得的累加和，以及预取到寄存器的值进行计算得到对应行对应的x值，通知对应行依赖被解决。

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