一种多GPU平台上的SpMV算法的负载均衡和访存优化方法

本发明公开了一种多GPU平台上的SpMV算法的负载均衡和访存优化方法。该方法包括如下步骤：确定SpMV数据集的维度、稀疏度以及GPU数目G；计算工作组的数目groupNum，按工作组数目划分原始的CSR格式数据集并送入对应工作组的共享内存中；确定每个工作组线程数目groupSize，计算每个线程的循环步长；实现SpMV计算，将每个工作组的计算结果存储到全局内存得到最终结果。本发明的目的在于针对SpMV算法在CPU和单GPU平台上，对于CSR格式的访存优化方法较少的现状，利用多GPU结构更多的计算资源和存储能力，提出一种多GPU平台上的稀疏矩阵向量乘(SpMV)算法的负载均衡和访存合并优化方法。