【摘 要】
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稀疏矩阵向量乘（SpMV）是一个广泛应用在科学计算和工程计算中的核心操作。在 这篇文章里，我们提出了一个优化稀疏矩阵向量乘的新算法，对具有可变分块模式的稀疏 矩阵，我们的算
【机 构】
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中国科学院计算技术研究所 北京 100191
【出 处】
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2010年全国高性能计算学术年会(HPC china2010)
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稀疏矩阵向量乘（SpMV）是一个广泛应用在科学计算和工程计算中的核心操作。在 这篇文章里，我们提出了一个优化稀疏矩阵向量乘的新算法，对具有可变分块模式的稀疏 矩阵，我们的算法相对于传统的算法能减少存储开销，能更好的开发算法的局部性。试验 结果显示新算法相对OSKI 中的稀疏矩阵向量乘在AMD 和Intel 平台上分别有30％和45%的 性能提高。
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