论文研究 - PELLR：用于GPU上SpMV的置换ELLPACK-R格式
稀疏矩阵矢量乘法（SpMV）在几乎所有科学计算中都是不可避免的，例如用于求解线性系统和特征值问题的迭代方法。 随着图形处理单元（GPU）的出现和发展，应该为SpMV构建高效的格式。 SpMV的性能主要由稀疏矩阵的存储格式决定。 基于JAD格式的思想，本文改进了ELLPACK-R格式，减少了经纱中不同线程之间的等待时间，并且在我们的实验结果中，速度提高了约1.5。 与其他格式（例如CSR，ELL，BiELL等）相比，我们的SpMV格式性能在测试矩阵的70％以上是最佳的。 我们提出了一种基于参数的方法来分析性能对不同格式的影响。 另外，构造了一个公式来计算计算次数和迭代次数。
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