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稀疏矩阵相乘广泛应用于科学和工程计算中，是科学计算中的一种常用的基本运算，其面临着数据量大，非零值分布不规则，负载难均衡，计算结果矩阵的列指数无规则分布等问题。通过矩阵分块，优化数据传输，负载均衡，改良并行快速排序方法来解决上述问题，提高了计算效率。在多线程下计算速度比商业软件Intel MKL（Intel math kernel library）平均提高56％。同时，还通过MPl＋OpenMP进行混合并行优化，在共享存储系统上两者有类似的计算速度。