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基于深度学习的稀疏矩阵向量乘自动调优：方法、实践与突破

一、引言

1.1研究背景

在科学和工程计算领域，稀疏矩阵向量乘（SpMV，SparseMatrix-VectorMultiplication）作为一种关键的线性代数运算，占据着举足轻重的地位，其计算效率对众多领域的发展起着关键影响。随着科技的迅猛发展，各领域产生的数据规模和复杂性呈指数级增长，对计算性能提出了更为严苛的要求，高效的稀疏矩阵向量乘算法成为推动这些领域进步的核心要素。

在计算科学领域，许多重要的数值模拟和计算任务都依赖于稀疏矩阵向量乘。例如，在有限元分析中，工程师们通过求解大型稀疏线性方程组来模拟物理系统的行为，如结构力