Efficient sparse matrix-vector multiplication on cache-based GPUs

Sparse matrix-vector multiplication is an integral part of many scientific algorithms. Several studies have shown that it is a bandwidth-limited operation on current hardware. On cache-based architectures the main factors that influence performance are spatial locality in accessing the matrix, and t...

Teljes leírás

Bibliográfiai részletek
Szerzők:	Reguly István Zoltán Giles M
Dokumentumtípus:	Könyv része
Megjelent:	IEEE Communications Society Piscataway (NJ) 2012
Sorozat:	Innovative Parallel Computing (InPar), 2012
Tárgyszavak:	Műszaki és technológiai tudományok
mtmt:	2724105
Online Access:	https://publikacio.ppke.hu/1901

Hasonló tételek

Improving efficiency and locality of high-order stencil applications on GPUs
Szerző: Schmidt László
Megjelent: (2024)

GPU-related efficient visual information processing approaches
Szerző: Gelencsér-Horváth Anna
Megjelent: (2023)

Microfluidic particle separation based on multiple compression chains
Szerző: Kurucz Benedek
Megjelent: (2024)

Multi-vector policy in the example of Kazakhstan possibilities and risks /
Szerző: Oshan Bayan
Megjelent: (2023)

3D Pose Estimation Using Sparse Depth Data
Szerző: Bódis Balázs Márk
Megjelent: (2024)

Multiple Citizenship in Hungary Recent Developments in a European Perspective /
Szerző: Wetzel Tamás, et al.
Megjelent: (2014)

Molecular cytogenetic investigations in multiple myeloma
Szerző: Kondor Nóra
Megjelent: (2024)

Systematic validation of detailed models of hippocampal neurons based on electrophysiological data
Szerző: Sáray Sára
Megjelent: (2022)

Efficient Switches in Biology and Computer Science.
Szerző: Cardelli L, et al.
Megjelent: (2017)

Efficient simulation of normal random fields on metric graphs
Szerző: Száraz Máté András
Megjelent: (2025)

Design, development and evaluation of a software architecture for tracking multiple vehicles in camera networks.
Szerző: Gómez Garcia Emilio
Megjelent: (2019)

Efficient implementation of computationally intensive algorithms on parallel computing platforms
Szerző: Nemes Csaba
Megjelent: (2014)

Interoperability of CNN Classifiers in Spectral-Domain for Efficient Model Training
Szerző: Gebreamlak Meaza Eyakem
Megjelent: (2022)

Investigation of Multiple Myeloma transformation into Plasma Cell Leukemia under a severe Viral Infection
Szerző: Abdel Fattah Mohamed Ali Mohamed
Megjelent: (2025)

Increasing the efficiency of machine learning methods utilized in brain computer interface systems
Szerző: Adolf András
Megjelent: (2012)

Efficient DNN Serving - Evaluating the feasibility of FPGAs for multi-tenant model serving
Szerző: Caspe Franco Santiago
Megjelent: (2021)

Nyelvtechnológiai algoritmusok korpuszok automatikus építéséhez és pontosabb feldolgozásukhoz
Szerző: Endrédy István
Megjelent: (2016)

Brain activity measurement with implantable microchip
Szerző: Kárász Zoltán
Megjelent: (2016)

Robustness of majority gates based on nanomagnet logic
Szerző: Gonelli M, et al.
Megjelent: (2018)

Finite Element Algorithms and Data Structures on Graphical Processing Units
Szerző: Reguly István Zoltán, et al.
Megjelent: (2015)

Ensemble-based interpretations of NMR structural data to describe protein internal dynamics
Szerző: Kovácsné Ángyán Annamária Franciska, et al.
Megjelent: (2013)

"Towards more efficient Eu Merger Control" A bizottság strukturális kapcsolatokat érintő modernizációs kísérletének bemutatása
Szerző: Zlati Dávid
Megjelent: (2014)

Dimmer-based Smart Plug
Szerző: Németh Dániel István
Megjelent: (2024)

Applying neural network based algorithms in communication technology
Szerző: Tisza Dávid
Megjelent: (2019)

Methods for Processing Noisy Texts and their Application to Hungarian Clinical Notes
Szerző: Siklósi Borbála
Megjelent: (2015)

Application of Grapf Models in Bioinformatics
Szerző: Ligeti Balázs
Megjelent: (2016)

Memory Access Optimization for Computations on Unstructured Meshes
Szerző: Hiba Antal
Megjelent: (2016)

Combined Two-Photon Imaging, Electrophysiologycal and Anatomical Investigation of the Human Neocortex In Vitro
Szerző: Kerekes Bálint Péter
Megjelent: (2016)

Parallelization of Numerical Methods on Parallel Processor Architectures
Szerző: László Endre
Megjelent: (2016)

Dual-pixel CMOS szenzorstruktúra intra-frame mozgásdetekcióhoz
Szerző: Németh Máté
Megjelent: (2019)

Temperature-Coupled Rhythm Generation and Aversive Cue Discrimination in the Mouse Thalamus
Szerző: Kocsis Kinga
Megjelent: (2022)

Increasing the robustness of deep neural networks against adversarial attacks and solving other prominent problems in the application of machine learning
Szerző: Jalal Alafandi
Megjelent: (2023)

Application of Transformer-based Neural Networks in Multiomics Studies
Szerző: Szepesi Nagy István
Megjelent: (2024)

Spin-Wave-Based Computing
Szerző: Papp Ádám
Megjelent: (2018)

Spin-wave-based computing
Szerző: Kis Balázs
Megjelent: (2014)

Spin-wave based computing
Szerző: Maucha Levente
Megjelent: (2024)

Enhancing Agent-Based Simulations
Szerző: Vass Zóra
Megjelent: (2024)

Crop disease diagnose using classification based on feature-based methods and Deep Learning
Szerző: Prada González Andrés
Megjelent: (2019)

Efficiency of enforcing interests, lobbying and reducing democratic deficit in the European decision-making process. Lessons learnt from the practical experiences of a case study.
Szerző: Kőműves Dóra
Megjelent: (2004)

Simulation of spin-wave-based computing devices by MuMax
Szerző: Kovács Tamás István
Megjelent: (2015)