Generating Optimized Sparse Matrix Vector Product over Finite Fields

Pascal Giorgi 1 Bastien Vialla 1
1 ECO - Exact Computing
LIRMM - Laboratoire d'Informatique de Robotique et de Microélectronique de Montpellier
Abstract : Sparse Matrix Vector multiplication (SpMV) is one of the most important operation for exact sparse linear algebra. A lot of research has been done by the numerical community to provide efficient sparse matrix formats. However, when computing over finite fields, one need to deal with multi-precision values and more complex operations. In order to provide highly efficient SpMV kernel over finite field, we propose a code generation tool that uses heuristics to automatically choose the underlying matrix representation and the corresponding arithmetic.
Type de document :
Communication dans un congrès
Hong, Hoon; Yap, Chee. ICMS: International Congress on Mathematical Software, Aug 2014, Séoul, South Korea. Springer Berlin Heidelberg, 4th International Congress on Mathematical Software, LNCS (8592), pp.685-690, 2014, Mathematical Software. 〈10.1007/978-3-662-44199-2_102〉
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Contributeur : Pascal Giorgi <>
Soumis le : jeudi 18 février 2016 - 11:36:37
Dernière modification le : jeudi 24 mai 2018 - 15:59:23
Document(s) archivé(s) le : jeudi 19 mai 2016 - 10:33:02

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Pascal Giorgi, Bastien Vialla. Generating Optimized Sparse Matrix Vector Product over Finite Fields. Hong, Hoon; Yap, Chee. ICMS: International Congress on Mathematical Software, Aug 2014, Séoul, South Korea. Springer Berlin Heidelberg, 4th International Congress on Mathematical Software, LNCS (8592), pp.685-690, 2014, Mathematical Software. 〈10.1007/978-3-662-44199-2_102〉. 〈lirmm-01275818〉

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