GPU上稀疏矩阵的基本线性代数 cuSPARSE库为稀疏矩阵提供了GPU加速的基本线性代数子例程，这些子例程的执行速度明显快于仅CPU替代方法。提供了可用于构建GPU加速求解器的功能。cuSPARSE被从事机器学习，计算流体力学，地震勘探和计算科学等应用的工程师和科学家广泛使用。使用cuSPARSE
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2021-02-20 07:40:00
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水平有限，仅供参考。参考文档：http://docs.nvidia.com/cuda/cusparse/index.html#axzz49iopDHZG Cusparse 库支持稠密和稀疏矩阵，以及稠密和稀疏向量格式。3.1 索引基本格式该库支持0和1索引，指标基通过cusparseIndexBase_t 类型来选择，作为一个独立参数或作为矩阵描述符 cu
CUDA Libraries简单介绍 上图是CUDA 库的位置。本文简要介绍cuSPARSE、cuBLAS、cuFFT和cuRAND。之后会介绍OpenACC。 cuSPARSE线性代数库，主要针对稀疏矩阵之类的。cuBLAS是CUDA标准的线代库，只是没有专门针对稀疏矩阵的操作。cuFFT傅里叶变
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2018-03-18 13:59:00
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CUDA Libraries简介 上图是CUDA 库的位置，本文简要介绍cuSPARSE、cuBLAS、cuFFT和cuRAND，之后会介绍OpenACC。cuSPARSE线性代数库，主要针对稀疏矩阵之类的。cuBLAS是CUDA标准的线代库，不过没有专门针对稀疏矩阵的操作。cuFFT傅里叶变换cuRAND随机数CUDA库和CPU编程所用到的库没有什么区别，都是一系列接口的集合，主要好处
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2023-11-23 14:44:23
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（部分翻译）Nvidia 数值库团队， 利用CUSPARSE和CUBLAS两个函数库针对 incomplete-LU和Cholesky-preconditioned interative methods 取得了两倍左右的加速。
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2013-09-15 20:02:00
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cuSPARSE，一个CUDA的稀疏矩阵求解库官网教程链接
介绍该库包含了一系列的用于处理稀疏矩阵的线性代数的子例程，适用于0元素占比高达95%的矩阵求解，适用于C与C++调用 库的方案可以被分为4类：（类别1234）稀疏的向量与密集向量转化的方法（1）稀疏的矩阵与密集矩阵转化的方法（2）稀疏的矩阵与密集的向量之间的转化（3）允许不同格式之间的转化，以及CSR矩阵的压缩（4）cuSPARSE 库允
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2024-07-04 21:14:04
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近日，OpenAI 在其一篇题为《Block-Sparse GPU Kernels》的博文中发布了一个低级别神经网络架构的高度优化 GPU 内核，并且这个神经网络带有「块稀疏」（block-sparse）权重。根据已选的稀疏性，这些内核可以比 cuBLAS 或 cuSPARSE 运行快几个数量级，并在文本情感分析与文本、图像生成建模方面取得了当前最优结果。机器之心对博文进行了编译，GitH
