Tree-based Space Efficient Formats for Storing the Structure of Sparse Matrices

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21240%2F14%3A00217666" target="_blank" >RIV/68407700:21240/14:00217666 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="http://www.scpe.org/index.php/scpe/article/view/962" target="_blank" >http://www.scpe.org/index.php/scpe/article/view/962</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.12694/scpe.v15i1.962" target="_blank" >10.12694/scpe.v15i1.962</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Tree-based Space Efficient Formats for Storing the Structure of Sparse Matrices

Popis výsledku v původním jazyce

Sparse storage formats describe a way how sparse matrices are stored in a computer memory. Extensive research has been conducted about these formats in the context of performance optimization of the sparse matrix-vector multiplication algorithms, but memory efficient formats for storing sparse matrices are still under development, since the commonly used storage formats (like COO or CSR) are not sufficient. In this paper, we propose and evaluate new storage formats for sparse matrices that minimize thespace complexity of information about matrix structure. The first one is based on arithmetic coding and the second one is based on binary tree format. We compare the space complexity of common storage formats and our new formats and prove that the latterare considerably more space efficient.

Název v anglickém jazyce

Tree-based Space Efficient Formats for Storing the Structure of Sparse Matrices

Popis výsledku anglicky

Sparse storage formats describe a way how sparse matrices are stored in a computer memory. Extensive research has been conducted about these formats in the context of performance optimization of the sparse matrix-vector multiplication algorithms, but memory efficient formats for storing sparse matrices are still under development, since the commonly used storage formats (like COO or CSR) are not sufficient. In this paper, we propose and evaluate new storage formats for sparse matrices that minimize thespace complexity of information about matrix structure. The first one is based on arithmetic coding and the second one is based on binary tree format. We compare the space complexity of common storage formats and our new formats and prove that the latterare considerably more space efficient.

Druh

J_x - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)

CEP obor

IN - Informatika

OECD FORD obor

—

Projekt

<a href="/cs/project/GAP202%2F12%2F2011" target="_blank" >GAP202/12/2011: Paralelní vstupně/výstupní algoritmy pro rozsáhlé řídké matice</a><br>

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Rok uplatnění

2014

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název periodika

Scalable Computing: Practice and Experience

ISSN

1895-1767

e-ISSN

—

Svazek periodika

15

Číslo periodika v rámci svazku

1

Stát vydavatele periodika

RO - Rumunsko

Počet stran výsledku

20

Strana od-do

1-20

Kód UT WoS článku

—

EID výsledku v databázi Scopus

—