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稀疏矩陣與向量相乘SpMV是求解稀疏線性系統(tǒng)中的一個重要問題，但是由于非零元素的稀疏性，計算密度較低，造成計算效率不高。針對稀疏矩陣存在的一些不規(guī)則性，利用混合存儲格式來進(jìn)行SpMV計算，能夠提高對稀疏矩陣的壓縮效率，并擴(kuò)大其適應(yīng)范圍。HYB是一種廣泛使用的混合壓縮格式，其性能較為穩(wěn)定。而隨著GPU并行計算得到普遍應(yīng)用以及CPU日趨多核化，因此利用GPU和多核CPU構(gòu)建異構(gòu)并行計算系統(tǒng)得到了普遍的認(rèn)可。針對稀疏矩陣的HYB存儲格式中的ELL和COO存儲特征，把兩部分?jǐn)?shù)據(jù)分別分割到CPU和GPU進(jìn)行協(xié)同并行計算，既能充分利用CPU和GPU的計算資源，又能夠發(fā)揮CPU和GPU的計算特性，從而提高了計算資源的利用效能。在分析CPU+GPU異構(gòu)計算模式的特征的基礎(chǔ)上，對混合格式的數(shù)據(jù)分割和共享方面進(jìn)行優(yōu)化，能夠較好地發(fā)揮在異構(gòu)計算環(huán)境的優(yōu)勢，提高計算性能。
稀疏矩陣
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