【技术实现步骤摘要】
本申请涉及计算机，特别是涉及一种基于分块策略的稀疏矩阵处理方法。
技术介绍
1、spgemm(稀疏矩阵-矩阵乘法)一直广泛应用于机器学习、图计算、并行计算、科学计算、高性能计算等领域，作为这些领域的重要计算核心。稀疏矩阵包含的非零元非常少，特别在机器学习领域，需要计算的非零元占比仅有0.2％，同时随着并行处理器的发展，使得spgemm的研究逐渐成为了热点。
2、由于采用传统矩阵乘法的方法处理稀疏矩阵使得非零元和零元相乘造成大量计算开销浪费，所以为了减少不必要计算，现有大量研究工作都会采用压缩存储格式来存储稀疏矩阵，如csr(compressed sparse row)、csc(compressed sparse column)，其中csr是应用最为广泛的压缩存储格式。
3、稀疏矩阵的非零元数据分布不均匀，在经过压缩存储后，部分行、列的大小依旧使得计算过程中访存的不规律和数据复用效率低下。且传统的spgemm研究工作大部分使用gustavson提出的row-row内积算法，其优点在于行与行间进行计算时独立，因此能够...
【技术保护点】
1.一种基于分块策略的稀疏矩阵处理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述读取稀疏矩阵文件，并基于所述稀疏矩阵文件得到以CSC格式存储的第一矩阵以及以CSR存储的第二矩阵，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述第一矩阵按照预先设置的分块大小进行分块处理，得到各第一分块，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述第一矩阵的各第一分块和所述第二矩阵的各第二分块的外层索引进行符号乘法运算得到结果矩阵之前，还包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特...
【技术特征摘要】
1.一种基于分块策略的稀疏矩阵处理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述读取稀疏矩阵文件，并基于所述稀疏矩阵文件得到以csc格式存储的第一矩阵以及以csr存储的第二矩阵，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述第一矩阵按照预先设置的分块大小进行分块处理，得到各第一分块，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述第一矩阵的各第一分块和所述第二矩阵的各第二分块的外层索引进行符号乘法运算得到结果矩阵之前，还包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将所述第一矩阵的各第一分块和所述第二矩阵的各第二分块的外层索引进行符号乘法运算得到结果矩阵，包括：
...
【专利技术属性】
技术研发人员：肖国庆，黄智颖，李肯立，陈玥丹，唐卓，丁岩，段明星，刘楚波，周旭，阳王东，
申请(专利权)人：湖南大学，
类型：发明
国别省市：
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