基于监督学习的稀疏矩阵乘算法优选

摘要： 稀疏矩阵乘算法中主流的row-by-row计算公式上的SPA、HASH、ESC 3种稀疏矩阵乘实现算法，在对不同的稀疏矩阵进行计算时性能差异显著，在不同非零元规模上单一算法不总是能取得最佳性能，而且单一算法与最优选择存在明显差距。为此，提出了一种基于机器学习的最优稀疏矩阵乘算法选择模型，以给定矩阵集作为数据源，抽取稀疏矩阵的特征，并使用SPA、HASH、ESC计算获得的性能数据... （共11页）