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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
조용연 (한양대학교) 배덕호 (한양대학교) 김상욱 (한양대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 제19권 제10호
발행연도
2013.10
수록면
524 - 528 (5page)

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질문

이 논문의 연구 히스토리 (3)

2013

GPU 기반의 외적을 통한 희소행렬 곱셈방안
조용연 ,  배덕호 ,  김상욱 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 2013.10 학술저널
GPU를 이용한 희소행렬 곱셈 방안
조용연 전자통신컴퓨터공 2013.01 학위논문
GPU기반 희소행렬 곱셈의 성능 분석
조용연 ,  배덕호 ,  김상욱 한국통신학회 학술대회논문집 2013.01 학술대회자료

초록· 키워드

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최근, 다양한 온라인 사회연결망들의 등장으로 인해, 이들을 분석하여 유용한 정보를 도출하고자 하는 시도들이 활발해지고 있다. 희소행렬의 곱은 사회연결망 분석의 핵심 연산으로, 본 논문에서는 GPU를 이용하여 희소행렬의 곱을 효율적으로 수행하는 방안을 제안한다. 제안하는 방안은 내적을 이용하는 기존 방안과는 달리 외적을 통해 두 행렬의 곱셈을 효율적으로 수행한다. 실험 결과, 제안하는 방안은 기존 방안에 비해 최대 100배의 성능 향상을 보였다.
#희소행렬곱셈 #GPU #sparse matrix multiplication

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련연구
3. 두 희소행렬 곱셈에서 기존 방안의 문제점
4. 제안 방안
5. 실험
6. 결론
References

참고문헌 (13)

참고문헌 신청
S. Ryoo / 2008 / Optimization Principles and Application Performance Evaluation of a Multithreaded GPU using CUDA / Proc. of the ACM Int’l Symp. on Principles and Practice of Parallel Programming, ACM SIGPLAN :73~82 google schola G. He / 2010 / Parallel SimRank Computation on Large Graphs with Iterative Aggregation / Proc. of the ACM Int’l Conf. on Knowledge Discovery and Data Mining, ACM SIGKDD :543~552 google schola J. H. Jung / 2008 / Implementing an Interior Point Method for Linear Programs on a CPU-GPU System / Electronic Transactions on Numerical Analysis 28:174~189 google schola D. Kirk / 2010 / Programming Massively Parallel Processors / Morgan Kaufmann google schola NVIDIA CUPARSE and CUBLAS Libraries google schola

이 논문의 저자 정보

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