【摘 要】
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稀疏矩阵与向量乘（SpMV）属于科学计算和工程应用中的一种基本运算,其高性能实现与优化是计算科学的研究热点之一.在微分方程的求解过程中会产生大规模的稀疏矩阵,而且很大一部
【机 构】
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湖南城市学院信息科学与工程学院,国家超级计算长沙中心
【基金项目】
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国家自然科学基金重点项目(61133005);国家自然基金项目(61070057);国家科技支撑计划项目(2012BAH09B02);教育部科技创新工程重大项目培育资金项目(708066);教育部博士点基金(20100161110019);教育部新世纪优秀人才支持计划(NCET-08-0177);湖南省教育厅重点科研项目(13A011)资助
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稀疏矩阵与向量乘（SpMV）属于科学计算和工程应用中的一种基本运算,其高性能实现与优化是计算科学的研究热点之一.在微分方程的求解过程中会产生大规模的稀疏矩阵,而且很大一部分是一种准对角矩阵.针对准对角矩阵存在的一些不规则性,提出一种混合对角存储（DIA）和行压缩存储（CSR）格式来进行SpMV计算,对于分割出来的对角线区域之外的离散非零元素采用CSR存储,这样能够克服DIA在不规则情况下存储矩阵的列迅速增加的缺陷,同时对角线采用DIA存储又能充分利用矩阵的对角特征,以减少CSR的行非零元素数目的不均衡现象
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