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Título:

Uso de formatos no convencionales para matrices dispersas en GPUs

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Coordinador:

Director:

Compilador:

Autor:

Marini Salsamendi, Renzo

Tutor:

Dufrechou, Ernesto
Ezzatti, Pablo

Tipo de documento:

Tesis de grado

Editor:

Palabras clave:

GPU
Tensor Cores
bmSPARSE
SpMM

Descriptores:

Año de publicación:

2021

Contenido:

Resumen:

Una tendencia de las ultimas décadas en el diseño de arquitecturas de computadoras es el desarrollo de procesadores orientados al throughput. Uno de los ejemplos especialmente prominentes es el de las GPUs (Graphics Processing Units) modernas. Este fenómeno, junto a la creación de circuitos integrados de aplicación específica como los Tensor Cores de NVIDIA y los TPUs (Tensor Processing Units) de Google, han sido de vital importancia en la aceleración de aplicaciones científicas. En particular, el hardware mencionado se utiliza en el contexto del algebra lineal numérica dispersa para acelerar la operación de multiplicación de matrices dispersas (SpMM). En este trabajo se presenta una descripción conceptual del formato de almacenamiento disperso bmSPARSE y de algoritmos para computar SpMM de forma eficiente utilizando dicho formato. Luego se describen y evalúan distintas implementaciones en GPU, haciendo énfasis en optimizaciones basadas en Tensor Cores.

Descripción:

Editorial:

Udelar.FI

EN:

Financiadores:

Citación:

Marini Salsamendi, R. Uso de formatos no convencionales para matrices dispersas en GPUs [en línea] Tesis de grado. Montevideo : Udelar. FI. INCO, 2021.

Citación:

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Documento del Gobiberno:

URI:

https://hdl.handle.net/20.500.12008/27471

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Título Obtenido:

Ingeniero en Computación

Facultad o Servicio que otorga el Título:

Universidad de la República (Uruguay). Facultad de Ingeniería

Licencia:

Licencia Creative Commons Atribución - No Comercial - Sin Derivadas (CC - By-NC-ND 4.0)

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Colecciones:

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