GPU上稀疏矩阵的基本线性代数

cuSPARSE库为稀疏矩阵提供了GPU加速的基本线性代数子例程,这些子例程的执行速度明显快于仅CPU替代方法。提供了可用于构建GPU加速求解器的功能。cuSPARSE被从事机器学习,计算流体力学,地震勘探和计算科学等应用的工程师和科学家广泛使用。使用cuSPARSE,应用程序会自动受益于常规性能的改进和新的GPU架构。cuSPARSE库包含在NVIDIA HPC SDKCUDA Toolkit中

cuSPARSE性能

cuSPARSE库针对NVIDIA GPU的性能进行了高度优化,其SpMM性能比仅CPU的替代产品快30-150倍。

cuSPARSE的主要功能

  • 支持密集,COO,CSR,CSC和Blocked CSR稀疏矩阵格式
  • 全套稀疏例程,包括稀疏向量x稠密向量运算,稀疏矩阵x稠密向量运算以及稀疏矩阵x稠密矩阵运算。
  • 稀疏矩阵x稀疏矩阵加法和乘法的例程
  • 稀疏密集向量乘法(SpVV),稀疏矩阵密集向量乘法(SpMV)和稀疏矩阵密集矩阵乘法(SpMM)的通用高性能API
  • ILU0和IC0预调节器

GPU上稀疏矩阵的基本线性代数的更多相关文章

  1. NVIDIA GPU上的Tensor线性代数

    NVIDIA GPU上的Tensor线性代数 cuTENSOR库是同类中第一个GPU加速的张量线性代数库,提供张量收缩,归约和逐元素运算.cuTENSOR用于加速在深度学习训练和推理,计算机视觉,量子 ...

  2. GPU上的基本线性代数

    GPU上的基本线性代数 cuBLAS库提供了基本线性代数子例程(BLAS)的GPU加速实现.cuBLAS通过针对NVIDIA GPU进行了高度优化的嵌入式行业标准BLAS API来加速AI和HPC应用 ...

  3. GPU上的快速光谱图分区

    GPU上的快速光谱图分区 图形是用于对物理,生物,社会和信息系统中许多类型的关系和过程进行建模的数学结构.用于解决各种高性能计算和数据分析问题.对于网络分析,基因组学,社交网络分析和其他领域,大规模图 ...

  4. pytorch在CPU和GPU上加载模型

    pytorch允许把在GPU上训练的模型加载到CPU上,也允许把在CPU上训练的模型加载到GPU上.CPU->CPU,GPU->GPU torch.load('gen_500000.pkl ...

  5. 在GPU上训练数据

    在GPU上训练数据 模型搬到GPU上 数据搬到GPU上 损失函数计算搬到GPU上

  6. linux GPU上多个buffer间的同步 —— ww_mutex、dma-fence的使用 笔记

    原文链接:https://www.cnblogs.com/yaongtime/p/14111134.html   WW-Mutexes   在GPU中一次Render可能会涉及到对多个buffer的引 ...

  7. TVM 优化 ARM GPU 上的移动深度学习

    TVM 优化 ARM GPU 上的移动深度学习 随着深度学习的巨大成功,将深度神经网络部署到移动设备的需求正在迅速增长.与桌面平台上所做的类似,在移动设备中使用 GPU 既有利于推理速度,也有利于能源 ...

  8. TVM在ARM GPU上优化移动深度学习

    TVM在ARM GPU上优化移动深度学习 随着深度学习的巨大成功,将深度神经网络部署到移动设备的需求正在迅速增长.与在台式机平台上所做的类似,在移动设备中使用GPU可以提高推理速度和能源效率.但是,大 ...

  9. GPU上的图像和信号处理

    GPU上的图像和信号处理 NVIDIA Performance Primitives(NPP)库提供GPU加速的图像,视频和信号处理功能,其执行速度比仅CPU实施快30倍.拥有5000多个用于图像和信 ...

随机推荐

  1. 命令行运行py文件报错

    起因 今天用ubuntu 终端运行py文件报了个错,找不到模块? 我切换回pycharm中运行,运行一切正常 解决 在报错模块中,插入绝对路径 import sys sys.path.append(' ...

  2. ESXI的使用

    一台物理裸机服务器装上了ESXI就有了灵魂 vmware esxi的安装 多网段站群服务器 参考教程 安装ESXi VMware ESXI 6.5安装教程 物理机下安装 VMware ESXi 6.7 ...

  3. composer 使用提示

    1.使用国内镜像[推荐] composer config -g repo.packagist composer https://mirrors.aliyun.com/composer/ 或者 comp ...

  4. Thinkphp树形菜单相关方法

    1 <?php 2 3 /** 4 * Menu(菜单管理) 5 */ 6 namespace Admin\Controller; 7 use Common\Controller\Adminba ...

  5. Think5之ajax批量删除数据功能

    //批量删除学员信息 public function deleteMany() { $id = input('post.'); //判断id是数组还是一个数值 if(is_array($id)){ f ...

  6. hdu4115 2sat

    题意:       两个人玩剪刀石头布,他们玩了n把,给了你A这n把都出了什么,问你B能否会赢,其中A会限制B某些局数出的要相同,某些局数出的要不同,只要B满足他的限制,并且没没有输掉任何一把就算赢( ...

  7. C#-CHTTPDownload

    using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.T ...

  8. [CTF]栅栏密码

    [CTF]栅栏密码 ---------------------  作者:adversity`  来源:CSDN  原文:https://blog.csdn.net/qq_40836553/articl ...

  9. Android 面试必备 - 系统、App、Activity 启动过程“一锅端”

    Android 系统启动过程 从系统层看: linux 系统层 Android系统服务层 Zygote 从开机启动到Home Launcher: 启动bootloader (小程序:初始化硬件) 加载 ...

  10. 源码简析XXL-JOB的注册和执行过程

    一,前言 XXL-JOB是一个优秀的国产开源分布式任务调度平台,他有着自己的一套调度注册中心,提供了丰富的调度和阻塞策略等,这些都是可视化的操作,使用起来十分方便. 由于是国产的,所以上手还是比较快的 ...