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稀疏矩阵相乘是在科学和工程计算中有广泛应用，是科学计算中的一种常用的基本运算。但也面临着数据量大，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、改良并行快速排序法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Intel MKL 的SPBLAS 平均提高56％。同时，还通过MPI+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。