【摘 要】
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稀疏矩阵向量乘（Sp MV）是线性求解系统等科学计算中重要的计算核心.鉴于传统的稀疏矩阵向量乘算法在Intel Xeon Phi众核集成架构上存在SIM D利用率低,不规则访存开销高及负载不
【机 构】
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中国科学技术大学计算机科学与技术学院
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稀疏矩阵向量乘（Sp MV）是线性求解系统等科学计算中重要的计算核心.鉴于传统的稀疏矩阵向量乘算法在Intel Xeon Phi众核集成架构上存在SIM D利用率低,不规则访存开销高及负载不均衡的问题,难以发挥其运算能力.本文针对Intel Xeon Phi的体系结构特点,提出了一种通用的分块压缩存储表示的稀疏矩阵向量乘并行算法：（1）在ELLPACK存储格式基础上按列分块及压缩矩阵,增加非零元的密度,提高SIMD利用率;（2）通过精心的数据重排,保留矩阵非零元本身的局部性,从而提高数据重用率,降低访存开
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