【摘 要】
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稀疏矩阵向量乘是许多科学计算的核心，计算中大量的间接和随机访存成为计算的主要瓶颈。本文通过分析稀疏矩阵向量乘运算的数据结构和计算过程，得到计算中不同数据的访存特征，并
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（60833004,60633050）,国家863计划资助项目（2008AA01A201）
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稀疏矩阵向量乘是许多科学计算的核心，计算中大量的间接和随机访存成为计算的主要瓶颈。本文通过分析稀疏矩阵向量乘运算的数据结构和计算过程，得到计算中不同数据的访存特征，并提出了一种面向数据访存特性的Cache划分方法。对12个稀疏矩阵向量乘的测试表明，本文的Cache划分方法能有效地提高可重用向量的Cache命中率，同时减少计算对Cache空间的需求。
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