大稀疏矩阵的存储，包括：DIA（diagonal non-zeros）、ELLPACK、COO、CSR、HYB（ELLPACK+COO）、DOK（MAP-based）、LIL（List-based）等多种存储格式，内含文档与源码。没有哪种格式占绝对优势，视情况选用。当然还有四元树等其它方法，有兴趣的朋友请留言~
2021-09-24 15:26:53
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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。
2021-08-26 10:07:24
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