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稀疏矩陣與向量相乘SpMV是求解稀疏線性系統中的一個重要問題，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則性，利用混合存儲格式來進行SpMV計算，能夠提高對稀疏矩陣的壓縮效率，并擴大其適應范圍。HYB是一種廣泛使用的混合壓縮格式，其性能較為穩定。而隨著GPU并行計算得到普遍應用以及CPU日趨多核化，因此利用GPU和多核CPU構建異構并行計算系統得到了普遍的認可。針對稀疏矩陣的HYB存儲格式中的ELL和COO存儲特征，把兩部分數據分別分割到CPU和GPU進行協同并行計算，既能充分利用CPU和GPU的計算資源，又能夠發揮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異構計算模式的特征的基礎上，對混合格式的數據分割和共享方面進行優化，能夠較好地發揮在異構計算環境的優勢，提高計算性能。
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