oneAPI

Deliver uncompromised performance for diverse workloads across multiple architectures.

基于oneAPI平台的SpMV算法研究

URL: https://github.com/jason-designer/SpMV-using-oneAPI

Description:

稀疏矩阵与密集向量的乘法(SpMV)是一种重要的科学运算,是许多应用的性能瓶颈,因此提高SpMV的计算速度有重要意义。目前对SpMV的研究多基于GPU平台或multicore平台,对于近年来Intel逐渐成熟的oneAPI高性能计算平台的研究则较少,虽然oneAPI平台提供了SpMV的算法库,但其性能较弱。因此本项目基于oneAPI平台实现了LightSpMV算法,并为了适应oneAPI平台对其进行性能调优,调优后的算法相比于oneAPI平台提供的SpMV算法性能提高了1.97倍。算法代码已整理完毕,开箱即用。LightSpMV性能调优代码也整理完成,若后续Intel提供的硬件有变更也可以使用

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OneAPI_homework

URL: https://github.com/Xiaozaichen/OneAPI_homework

Description:

使用intel oneAPI AI Analytics Toolkit对connect-4数据集加速使用支持向量机分类,connect-4数据集是记录了棋盘各种分布,并且带有输赢和平局的标签,使用该数据集训练SVM然后进行预测。 使用intel oneAPI HPC Toolkit对高斯消去法的矩阵计算加速

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oneApi-FFT

URL: https://github.com/lss-1138/oneapi-fft

Description:

快速傅里叶变换(Fast Fourier Transformation,FFT)是一种利用计算机计算离散傅里叶变换(DFT)的高效、快速计算方法。本项目计划将FFT时间抽取算法进行MPI并行实现。

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基于OneAPI的并行化快速选择TopK算法实现

URL: https://github.com/MichaelTenma/TopK/tree/main

Description:

TopK是指在若干个数的序列中,找出K个最小(或最大)的数。本项目借助OneAPI在CPU多个核心上实现TopK算法的并行计算。本文通过并行快速选择算法寻找K个最小值,实现关键点在于将数序列划分成L块,每块的大小为B,对每块都进行快速选择算法,得出每块的前K小值,然后再对L块的全部前K小值,总计K*L个值,再进行快速选择,找出最终的前K小值,对于不同块而言,可以在不同的CPU核心上并行计算,以提高运算性能。

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