本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與處理，特別地涉及一種針對超節(jié)點(diǎn)的稀疏矩陣高效存儲(chǔ)與分解裝置及方法。

背景技術(shù)：

1、目前在稀疏矩陣直接求解領(lǐng)域，現(xiàn)有技術(shù)中針對對稱稀疏矩陣的存儲(chǔ)格式和分解算法存在顯著的技術(shù)局限性。盡管coo、csr、csc、ell、bsr等格式在特定場景下被廣泛應(yīng)用，但普遍存在內(nèi)存效率低下、計(jì)算性能不足及對超節(jié)點(diǎn)結(jié)構(gòu)支持缺失的問題。例如，coo格式冗余存儲(chǔ)行/列索引，導(dǎo)致內(nèi)存占用過高；csr和csc雖支持稀疏blas庫，但其計(jì)算效率顯著低于稠密blas庫，且無法直接調(diào)用高效函數(shù)實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵操作；ell和bsr格式因固定塊大小或填充值導(dǎo)致內(nèi)存浪費(fèi)，尤其難以適應(yīng)不規(guī)則稀疏結(jié)構(gòu)；而混合格式（如hyb）雖嘗試結(jié)合不同格式優(yōu)勢，但實(shí)現(xiàn)復(fù)雜且計(jì)算開銷增加。此外，現(xiàn)有技術(shù)未針對超節(jié)點(diǎn)的稠密塊結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化，無法通過預(yù)分配存儲(chǔ)空間或顯式記錄鄰接列表實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)依賴的高效管理，導(dǎo)致分解過程中需頻繁切換稀疏與稠密算法，增加計(jì)算開銷?，F(xiàn)有專利如cn119337040a和cn119311221a雖提出稀疏矩陣存儲(chǔ)改進(jìn)方案，但其核心仍聚焦于通用稀疏模式，未能針對超節(jié)點(diǎn)的結(jié)構(gòu)化存儲(chǔ)及分解算法進(jìn)行設(shè)計(jì)，無法直接調(diào)用稠密blas庫提升計(jì)算效率，且未解決動(dòng)態(tài)存儲(chǔ)調(diào)整導(dǎo)致的內(nèi)存浪費(fèi)或數(shù)據(jù)傳遞路徑不明確等問題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、有鑒于此，本發(fā)明提出針對超節(jié)點(diǎn)的稀疏矩陣高效存儲(chǔ)與分解裝置及方法，實(shí)現(xiàn)了對超節(jié)點(diǎn)的稱稀疏矩陣分解的高效性與緊湊性。本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：

2、一種針對超節(jié)點(diǎn)的稀疏矩陣高效存儲(chǔ)與分解裝置，所述裝置包括：

3、矩陣預(yù)處理模塊，用于接收原始矩陣，并對其執(zhí)行矩陣重排，以生成消除樹；

4、超節(jié)點(diǎn)構(gòu)建模塊，用于基于所述消除樹構(gòu)建超節(jié)點(diǎn)，并確定每個(gè)超節(jié)點(diǎn)的l矩陣；

5、存儲(chǔ)格式定義模塊，用于定義超節(jié)點(diǎn)的對稱稀疏矩陣存儲(chǔ)格式；

6、數(shù)據(jù)加載模塊，用于將原始矩陣中的非零元素加載到對應(yīng)超節(jié)點(diǎn)的l矩陣中，以將l矩陣存儲(chǔ)為稠密格式；

7、矩陣分解模塊，用于對稠密格式的l矩陣執(zhí)行遍歷，并對其執(zhí)行矩陣分解。

8、可選地，所述矩陣預(yù)處理模塊具體包括：

9、重排單元，用于采用近似最小度法或嵌套剖分法對原始矩陣進(jìn)行重排，以將原始矩陣的稠密部分靠近對角線；

10、節(jié)點(diǎn)確定單元，用于對每個(gè)節(jié)點(diǎn)確定其在分解過程中第一個(gè)被消除的子節(jié)點(diǎn)作為父節(jié)點(diǎn)；

11、消除樹生成單元，用于遍歷所有節(jié)點(diǎn)的父節(jié)點(diǎn)關(guān)系，生成以根節(jié)點(diǎn)為起始的消除樹，其中每個(gè)節(jié)點(diǎn)的子節(jié)點(diǎn)構(gòu)成其子樹。

12、可選地，所述超節(jié)點(diǎn)構(gòu)建模塊具體包括：

13、結(jié)構(gòu)分析單元，用于基于消除樹的父子關(guān)系，分析其子樹中非零元素的行和列分布，以確定該節(jié)點(diǎn)在l矩陣中的非零元素結(jié)構(gòu)；

14、超節(jié)點(diǎn)合并單元，用于若相鄰節(jié)點(diǎn)的l結(jié)構(gòu)完全相同，則將這些節(jié)點(diǎn)合并為一個(gè)超節(jié)點(diǎn)；

15、參數(shù)定義單元，用于定義超節(jié)點(diǎn)的起始節(jié)點(diǎn)號(hào)參數(shù)與長度參數(shù)；

16、鄰接列表生成單元，用于根據(jù)所述消除樹中超節(jié)點(diǎn)下方所有非零行的索引，生成鄰接列表并記錄所述鄰接列表的長度；

17、存儲(chǔ)分配單元，用于根據(jù)超節(jié)點(diǎn)的長度參數(shù)和鄰接列表的長度為每個(gè)超節(jié)點(diǎn)分配存儲(chǔ)空間，以形成l矩陣。

18、可選地，所述數(shù)據(jù)加載模塊具體包括：

19、超節(jié)點(diǎn)歸屬確定單元，用于遍歷所述原始矩陣的每一列，以確定非零元素所屬的超節(jié)點(diǎn)；

20、非零元素定位單元，用于確定非零元素在對應(yīng)超節(jié)點(diǎn)中的元素定位，以獲取非零元素的局部坐標(biāo)；

21、數(shù)據(jù)寫入單元，用于根據(jù)所述局部坐標(biāo)將所述非零元素值寫入超節(jié)點(diǎn)的l矩陣的對應(yīng)位置。

22、可選地，所述矩陣分解模塊具體包括：

23、遍歷控制單元，用于根據(jù)所述消除樹的父子關(guān)系，從根節(jié)點(diǎn)開始，自左上至右下處理每個(gè)超節(jié)點(diǎn)；

24、分解函數(shù)調(diào)用單元，用于調(diào)用分解函數(shù)potrf或sytrf將當(dāng)前超節(jié)點(diǎn)的對角塊分解為下三角矩陣l1；

25、矩陣更新單元，用于基于所述下三角矩陣l1，調(diào)用三角矩陣求解函數(shù)dtrsm更新非對角塊，以獲得l2矩陣；

26、貢獻(xiàn)矩陣計(jì)算單元，用于基于所述l2矩陣，調(diào)用矩陣乘法函數(shù)syrk計(jì)算貢獻(xiàn)矩陣；

27、數(shù)據(jù)傳遞單元，用于確定所述貢獻(xiàn)矩陣的傳遞路徑及傳遞目標(biāo)，并將貢獻(xiàn)矩陣的每一列按鄰接列表的索引復(fù)制到所述傳遞目標(biāo)超節(jié)點(diǎn)的l矩陣的指定行中。

28、本發(fā)明進(jìn)一步公開了一種針對超節(jié)點(diǎn)的稀疏矩陣高效存儲(chǔ)與分解的方法，應(yīng)用于上述的針對超節(jié)點(diǎn)的稀疏矩陣高效存儲(chǔ)與分解裝置，方法包括：

29、矩陣預(yù)處理模塊接收原始矩陣，并對其執(zhí)行矩陣重排，以生成消除樹；

30、超節(jié)點(diǎn)構(gòu)建模塊基于所述消除樹構(gòu)建超節(jié)點(diǎn)，并獲得每個(gè)超節(jié)點(diǎn)的l矩陣；

31、存儲(chǔ)格式定義模塊定義超節(jié)點(diǎn)的對稱稀疏矩陣存儲(chǔ)格式；

32、數(shù)據(jù)加載模塊將原始矩陣中的非零元素加載到對應(yīng)超節(jié)點(diǎn)的l矩陣中，以將l矩陣存儲(chǔ)為稠密格式；

33、矩陣分解模塊對稠密格式的l矩陣執(zhí)行遍歷，并對其執(zhí)行矩陣分解。

34、可選地，所述方法還包括：超節(jié)點(diǎn)歸屬確定單元遍歷所述原始矩陣的每一列，以確定非零元素所屬的超節(jié)點(diǎn)；非零元素定位單元確定非零元素在對應(yīng)超節(jié)點(diǎn)中的元素定位，以獲取非零元素的局部坐標(biāo)；數(shù)據(jù)寫入單元根據(jù)所述局部坐標(biāo)將所述非零元素值寫入超節(jié)點(diǎn)的l矩陣的對應(yīng)位置。

35、本發(fā)明進(jìn)一步公開了一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，所述存儲(chǔ)介質(zhì)存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)上述裝置的功能。

36、本發(fā)明進(jìn)一步公開了一種電子設(shè)備，包括存儲(chǔ)器、處理器及存儲(chǔ)在存儲(chǔ)器上并可在處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序，所述處理器執(zhí)行所述程序時(shí)實(shí)現(xiàn)上述裝置的功能。

37、本發(fā)明進(jìn)一步公開了一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，包括計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序在被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)上述裝置的功能。

38、根據(jù)本發(fā)明的技術(shù)方案，通過結(jié)構(gòu)分析生成消除樹并合并具有相同l結(jié)構(gòu)的連續(xù)節(jié)點(diǎn)形成超節(jié)點(diǎn)，僅存儲(chǔ)有效稠密塊及鄰接列表，通過預(yù)分配l矩陣空間并顯式記錄鄰接列表，支持直接調(diào)用potrf/sytrf、trsm、syrk等稠密blas/lapack函數(shù)，將原本離散的稀疏運(yùn)算轉(zhuǎn)化為高效稠密矩陣運(yùn)算，解決了csr/csc格式依賴低效稀疏blas庫的問題，計(jì)算性能較傳統(tǒng)方法大幅提升，進(jìn)一步的，超節(jié)點(diǎn)的連續(xù)存儲(chǔ)與鄰接列表驅(qū)動(dòng)的貢獻(xiàn)矩陣傳遞路徑，確保數(shù)據(jù)依賴關(guān)系明確且無需動(dòng)態(tài)調(diào)整存儲(chǔ)，最終實(shí)現(xiàn)對稱稀疏矩陣分解的高效性、低內(nèi)存占用及算法通用性。

技術(shù)特征：

1.一種針對超節(jié)點(diǎn)的稀疏矩陣高效存儲(chǔ)與分解裝置，其特征在于，所述裝置包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的針對超節(jié)點(diǎn)的稀疏矩陣高效存儲(chǔ)與分解裝置，其特征在于，所述矩陣預(yù)處理模塊具體包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的針對超節(jié)點(diǎn)的稀疏矩陣高效存儲(chǔ)與分解裝置，其特征在于，所述超節(jié)點(diǎn)構(gòu)建模塊具體包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的針對超節(jié)點(diǎn)的稀疏矩陣高效存儲(chǔ)與分解裝置，其特征在于，所述數(shù)據(jù)加載模塊具體包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的針對超節(jié)點(diǎn)的稀疏矩陣高效存儲(chǔ)與分解裝置，其特征在于，所述矩陣分解模塊具體包括：

6.一種針對超節(jié)點(diǎn)的稀疏矩陣高效存儲(chǔ)與分解的方法，應(yīng)用于權(quán)利要求1-5中任一項(xiàng)所述的裝置，其特征在于，該方法包括：

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的針對超節(jié)點(diǎn)的稀疏矩陣高效存儲(chǔ)與分解的方法，其特征在于，還包括：

8.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其特征在于，所述存儲(chǔ)介質(zhì)存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)上述權(quán)利要求1-5中任一項(xiàng)所述裝置的功能。

9.一種電子設(shè)備，包括存儲(chǔ)器、處理器及存儲(chǔ)在存儲(chǔ)器上并可在處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序，其特征在于，所述處理器執(zhí)行所述程序時(shí)實(shí)現(xiàn)上述權(quán)利要求1-5中任一項(xiàng)所述裝置的功能。

10.一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，包括計(jì)算機(jī)程序，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)程序在被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)上述權(quán)利要求1-5中任一項(xiàng)所述裝置的功能。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了一種針對超節(jié)點(diǎn)的稀疏矩陣高效存儲(chǔ)與分解裝置及方法，涉及數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與處理技術(shù)領(lǐng)域，裝置包括：矩陣預(yù)處理模塊，用于接收原始矩陣，并對其執(zhí)行矩陣重排，以生成消除樹；超節(jié)點(diǎn)構(gòu)建模塊，用于基于消除樹確定L矩陣；存儲(chǔ)格式定義模塊，用于定義超節(jié)點(diǎn)的對稱稀疏矩陣存儲(chǔ)格式；數(shù)據(jù)加載模塊，用于將原始矩陣中的非零元素加載到對應(yīng)超節(jié)點(diǎn)的L矩陣中；矩陣分解模塊，用于對稠密格式的L矩陣執(zhí)行遍歷，并對其執(zhí)行矩陣分解。通過形成超節(jié)點(diǎn)，僅存儲(chǔ)有效稠密塊及鄰接列表，通過預(yù)分配L矩陣空間，支持直接調(diào)用稠密函數(shù)，將離散的稀疏運(yùn)算轉(zhuǎn)化為高效稠密矩陣運(yùn)算，最終實(shí)現(xiàn)對稱稀疏矩陣的高效分解。

技術(shù)研發(fā)人員：潘治,張先軼,馬娜娜
受保護(hù)的技術(shù)使用者：澎峰（北京）科技有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/5/15