一种提高SpMV向量化性能的新型稀疏矩阵存储格式

来源 :数值计算与计算机应用 | 被引量 : 2次 | 上传用户：liu716313

【摘要】

：

稀疏矩阵向量乘(SpMV)是科学与工程计算中一个重要的核心函数,但在当前基于存储器层次结构的计算平台上,传统CSR(Compressed Sparse Row)存储的稀疏矩阵向量乘性能较低,运行效率往往远低于硬件浮点峰值的10%.目前现有的处理器架构一般都采用SIMD向量化技术进行加速,但是传统CSR格式的稀疏矩阵向量乘由于访存的不规则性,不能直接采用向量化技术进行加速,为了利用SIMD技术,对具

【作者】

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刘芳芳杨超

【机构】

：

中国科学院软件研究所并行软件与计算科学实验室,北京100190中国科学院软件研究所并行软件与计算科学实验室,北京100190;中国科学院软件研究所计算机科学国家重点实验室,北京100190;

【出处】

：

数值计算与计算机应用

【发表日期】

：

2014年04期

【关键词】

：

稀疏矩阵稀疏矩阵向量乘向量化局部性 CSRL

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