A unified framework for benchmarking sparse matrix-vector multiplication methods
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 539238
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ TANKUT BARIŞ AKTEMUR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Özyeğin Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 54
Özet
Seyrek matris-vektör çarpımı (SpMV) hesaplama bilimi, çizge analitiği ve makine öğrenmesi de dahil pek çok kullanım alanı olan önemli bir seyrek doğrusal cebir çekirdeğidir. Bu önemi sebebiyle pek çok çalışma SpMV performansını arttırmayı hedeflemektedir. Yapılan çalışmaların çoğu, önerdikleri metotların performansını özel deney ortamlarında değerlendirmektedir. Özel deney ortamlarının kullanılması, değerlendirme sonuçlarının tekrar edilebilirliğini olumsuz etkilemekte ve önerilen metotların mevcut metotlarla kıyaslanmasını zorlaştırmaktadır. Sunduğumuz bu çalışmada, tutarlı deney sonuçları elde etmek için SpMV metotlarını tek bir deney ortamında birleştiren, kolay entegre edilebilir bir performans değerlendirme çerçevesi oluşturarak problemi çözmeyi hedefledik. Bu kavramın bir kanıtı olarak, en gelişmiş CPU ve GPU tabanlı metotlarını sunduğumuz çerçeveye entegre ettik. Geliştirdiğimiz çerçeveyi açık kaynak bir yazılım olarak araştırmacıların kullanımına sunuyoruz.
Özet (Çeviri)
Sparse matrix-vector multiplication (SpMV) is an important sparse linear algebra kernel that has a wide range of application domains, including computational science, graph analytics, machine learning and many more. Due to its significance, numerous studies have been conducted and are still being proposed to improve the performance of SpMV. Most of the studies evaluate the performance of their method in a custom experimental environment, which weakens the reproducibility of the empirical results, and also makes it hard to compare the proposed method to a wide range of existing methods. In this study, we address this problem by introducing an easy-to-integrate benchmarking framework that is able to unify SpMV methods in a single experimental environment to obtain consistent evaluation results. As a proof-of-concept, we have integrated several state-of-the-art CPU and GPU-based SpMV methods in our framework. We make the framework available as an open-source software for the convenience of researchers.
Benzer Tezler
- Optimized visual odometry and satellite image matching-based localization for UAVS in GPS-denied environments
GPS olmayan ortamlarda İHA'lar için optimizasyonlu görsel odometri ve uydu görüntüsü eşleştirme tabanlı konumandırma
ÖMER SEFA ÖZTÜRK
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiSavunma Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALPTEKİN YILDIZ
- Development of Alternative Optimization Benchmarks for Geodesic Dome and Implementation of Structural Health Monitoring based Finite Element Model-Updating
Jeodezik Kubbeler İçin Alternatif Optimizyon Ölçütlerinin Geliştirilmesi ve Yapisal Sağlik Takibi Tabanli Sonlu Eleman Modeli Güncellenmesinin Uygulamanmasi
AHMED MOHAMMED SHIRWA
Doktora
İngilizce
2025
İnşaat MühendisliğiErciyes Üniversitesiİnşaat Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MÜSLÜM KILINÇ
- Implementation of a liquid neural network control system for multi-joint cyber physical arm
Sıvı sinir ağı kontrol sisteminin çok eklemli siber-fiziksel kol için uygulanması
MICHAEL BIDOLLAHKHANI
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ FERHAT ATASOY
DR. ÖĞR. ÜYESİ ABDELLATEF HAMDAN
- Kaçkar bölgesi açık alan macera rekreasyonu: kalite fonksiyon göçerimi, pestel, vrio ve benchmarking analizleriyle yönetişim modelinin geliştirilmesi
Outdoor adventure recreation in the kaçkar region: developing a governance model through quality function deployment, pestel, vrio, and benchmarking analyses
SABİHA KAYA
- A unified framework for stroke fragmentation and sketch recognition
Çizim vuruşlarının bölütlenmesi ve çizim tanıma için bütünleşik bir yaklaşım
RECEP SİNAN TÜMEN
Doktora
İngilizce
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKoç ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TEVFİK METİN SEZGİN
