Implementace a porovnání formátů pro ukládání řídkých matic v knihovně TNL

Abstract

Bakalářská práce se zabývá problematikou násobení řídkých matic s vektorem na grafických kartách. Byla přidána implementace různých algoritmů do projektu TNL zejména pro formát CSR. Mezi všemi implementacemi bylo provedeno porovnání jejich výkonu. Výkonnostní testy ukázaly, že efektivita výpočtů pro tento formát silně závisí na zvoleném algoritmu pro určitý vzor zaplnění matice. Rozdíl mezi různými algoritmy pro určité matice může být větší než desetinásobný. Některé implementace byly postupně vylepšeny a každá změna byla zanalyzována z hlediska jejího vlivu na výkon. Navíc, práce obsahuje porovnání formátu CSR s jinými podporovanými formáty v knihovně TNL.This Bachelor thesis focuses on sparse matrix-vector multiplication on GPU. Implementation of various algorithms has been added to the TNL library mainly for CSR format. A comparison of their performance has been conducted among all the implementations. As this research has shown, the calculation efficiency for this format profoundly depends on a selected algorithm for a specific matrix type. In some cases, it was possible to achieve more than 10-fold performance growth. Some implementations have been gradually improved; moreover, every change has been analyzed in terms of their impact on performance. In addition, this thesis contains a comparison of CSR format to other formats that are supported by the TNL library.