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- W2746347962 abstract "희소행렬은 다양한 선형대수 연산이 필요한 컴퓨터 그래픽스 분야, 추천 시스템, 최근 화두가 되는 기계학습, 및 정보 검색에 이르기까지 다양하게 활용되고 있다. 또한, 사회연결망과 같은 실제 그래프 데이터를 압축된 형태로 표현되므로, 그래프의 규모가 증가함에 따라 대규모 희소행렬을 빠르게 처리하는 방법이 중요해고 있다. 이와 같은 복잡한 시스템을 분석하기 위한 기본적이며 핵심 연산인 희소 행렬간 곱셈을 GPU로 빠르게 처리하는 방법에 대한 많은 연구가 이루어졌다. 하지만, GPU의 제한된 장치메모리와 불규칙한 그래프 구조로 인해 GPU의 성능을 활용하지 못했다. 우리는 대규모 희소행렬 효율적이고 빠르게 처리 할 수 있는 GPU 기반의 희소 행렬 곱셈 방식을 제안하며 뿐만 아니라, 디바이스 메모리와 메인 메모리간의 잦은 전송 오버헤드를 비동기적인 GPU 스트림을 이용함으로 매우 효율적으로 처리함을 보인다. 또한 기존의 희소행렬을 나타내는 CSR과 CSC를 대체하는GPU에 적합한 데이터 포맷을 제안한다. 실험 결과, 제안하는 방식은 NVIDIA에서 제공하는 cuSparse에 비해 240배 가량 성능 향상을 보여준다. ⓒ 2017 DGIST" @default.
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