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稀疏矩阵与向量相乘SpMV是求解稀疏线性系统中的一个重要问题，但是由于非零元素的稀疏性，计算密度较低，造成计算效率不高。针对稀疏矩阵存在的一些不规则性，利用混合存储格式来进行SpMV计算，能够提高对稀疏矩阵的压缩效率，并扩大其适应范围。HYB是一种广泛使用的混合压缩格式，其性能较为稳定。而随着GPU并行计算得到普遍应用以及CPU日趋多核化，因此利用GPU和多核CPU构建异构并行计算系统得到了普遍的认可。针对稀疏矩阵的HYB存储格式中的ELL和COO存储特征，把两部分数据分别分割到CPU和GPU进行协同并行计算，既能充分利用CPU和GPU的计算资源，又能够发挥CPU和GPU的计算特性，从而提高了计算资源的利用效能。在分析CPU+GPU异构计算模式的特征的基础上，对混合格式的数据分割和共享方面进行优化，能够较好地发挥在异构计算环境的优势，提高计算性能。
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