稀疏张量转置
数据结构与算法
2023-10-17 v1
摘要
我们提出一种称为Quesadilla的用于转置稀疏张量的新算法。该算法将稀疏张量数据结构转换为坐标列表，并使用一种快速多趟基数算法对其进行排序，该算法利用所请求的转置信息和张量输入的偏坐标排序，可证明地最小化并行部分排序趟数。我们在来自FROSTT集合（一组取自科学和数据解析应用的张量）的19个张量上评估了Quesadilla的串行与并行实现。我们将Quesadilla及其推广版本Top-2-sadilla与多种最先进的方法进行比较，包括SPLATT张量分解库中使用的张量转置例程。在串行测试中，Quesadilla在60%的张量与转置组合中是最佳策略，并在一半的组合中相较SPLATT提升至少19%。在并行测试中，Quesadilla或Top-2-sadilla至少之一在52%的张量与转置组合中是最佳策略。
引用
@article{arxiv.2005.10427,
title = {Sparse Tensor Transpositions},
author = {Suzanne Mueller and Willow Ahrens and Stephen Chou and Fredrik Kjolstad and Saman Amarasinghe},
journal= {arXiv preprint arXiv:2005.10427},
year = {2023}
}
备注
This work will be the subject of a brief announcement at the 32nd ACM Symposium on Parallelism in Algorithms and Architectures (SPAA '20)