摘要:本发明公开了一种基于GPU的稀疏矩阵数据存储方法,该方法包括:1)对行长度数组length[]按照升序排序;2)按每行非零元素的个数将数组length[]分为[0,8),[8,16),[16,32),[32,+∞)四段,每段分别合并32、16、8、4行;3)对各数据段中的行进行补零操作,对各数据段进行补行操作,所补行的元素全为零;4)产生SC-CSR格式的三个一维数组cval[]、ccol_ind[]、crow_ptr[],本发明的方法中,分段处理降低了每行的行长度变化幅度,从而减少了线程束、线程块间的负载不平衡,相邻行交错合并避免了行非零元素少于32时的线程束计算资源浪费,提高了CUDA显存联合访问的效率,并减少了计算内核并行归约的步骤,从而显著提高了稀疏矩阵向量乘的计算性能。