Матрично-векторное умножение многократной точности на графическом процессоре

Мы рассматриваем параллельную реализацию матрично-векторного умножения (GEMV, уровень 2 BLAS) для графических процессоров (GPU) с использованием арифметики многократной точности на основе системы остаточных классов. В нашей реализации GEMV покомпонентные операции с многоразрядными векторами и матрицами разбиваются на части, каждая из которых выполняется отдельным CUDA ядром. Это исключает ветвление логики исполнения и позволяет добиться более полного использования ресурсов GPU. Эффективная структура данных для хранения многоразрядных массивов обеспечивает объединение доступов параллельных потоков к глобальной памяти GPU в транзакции. Для предложенной реализации GEMV выполнен анализ ошибок округления и получены оценки точности. Представлены экспериментальные результаты, показывающие высокую эффективность разработанной реализации по сравнению с существующими программными пакетами многократной точности для GPU.