introduction
La multiplication matricielle clairsemée (SpMM) est une opération essentielle dans de nombreux domaines, notamment le calcul scientifique, l'apprentissage automatique et l'analyse de données. Cependant, il est souvent difficile d’effectuer efficacement des opérations SpMM, en particulier lorsque l’on espère effectuer des traitements massivement parallèles sur des architectures matérielles modernes, telles que les GPU. Heureusement, grâce à CUDA, nous pouvons concevoir et implémenter des algorithmes SpMM efficaces.
Dans cet article, nous explorerons le nouvel algorithme de traitement par lots sous CUDA pour SpMM et expliquerons en détail comment l'implémenter avec un exemple de code.
1. Le concept de matrice clairsemée
Une matrice clairsemée est une matrice dans laquelle la plupart de ses éléments sont nuls (ou valeurs par défaut). Dans de nombreuses applications, les données apparaissent souvent sous une forme éparse, la méthode de stockage et de traitement de ces données est donc très importante. En utilisant des structures de données spécifiques telles que CSR (Compressed Sparse Row) ou CSC (Compressed Sparse Column), nous pouvons stocker et traiter des matrices clairsemées plus efficacement.
1.1 Format RSE
Le format CSR se compose de trois tableaux :
values[]: Stocke la valeur d'un élément non nul.row_ptr[]: stocke l'index de la position de départ de chaque ligne dans valeurs[].col_indices[]: Pour chaque élément de valeurs[], stockez son index de colonne dans la matrice d'origine.
Par exemple, considérons la matrice creuse suivante :
3 0 0
0 0 0
0 7 0
Sa RSE s’exprime ainsi :
values[] = [3, 7]
row_ptr[] =