Diese Studie bietet einen umfassenden Überblick über die neuesten Fortschritte bei der Optimierung von dünnbesetzter Matrix-Vektor-Multiplikation (SpMV) auf modernen Rechenarchitekturen.
Wir führen Datenstrukturen und Algorithmen ein, um numerische Ungenauigkeiten zu erfassen, die aus der Verwendung von Gleitkommazahlen gemäß IEEE 754 entstehen. Wir beschreiben, wie die Genauigkeit für einige der am häufigsten verwendeten Funktionen für Arraymanipulationen und das Training neuronaler Netze geschätzt werden kann. Für hochoptimierte Funktionen wie die Matrixmultiplikation liefern wir eine schnelle Genauigkeitsschätzung und einen Hinweis darauf, wie die Schätzung verstärkt werden kann.
FlowFPX ist ein Toolkit zum systematischen Debuggen von Gleitkomma-Ausnahmen, indem deren Verlauf aufgezeichnet, Ausnahmekontexte zusammengefasst und gezielt Fehler injiziert werden. Diese Tools helfen Wissenschaftlern, wann Ausnahmen auftreten und deren Ursprung zu finden, um so zu einer zuverlässigen Codebasis zu gelangen.