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Towards a fast parallel sparse symmetric matrix-vector multiplication

PARALLEL COMPUTING 2001年第7期27卷 883-896页

作者： Geus, R Röllin, S ETH Inst Comp Sci CH-8092 Zurich Switzerland ETH Integrated Syst Lab CH-8092 Zurich Switzerland

The sparse matrix-vector product is an important computational kernel that runs ineffectively on many computers with super-scalar RISC processors. In this paper we analyse the performance of the sparse matrix-vector product with symmetric matrices originating from the FEM and describe techniques that lead to a fast implementation. It is shown how these optimisations can be incorporated into an efficient parallel implementation using message-passing. We conduct numerical experiments on many different machines and show that our optimisations speed up the sparse matrix-vector multiplication substantially. (C) 2001 Elsevier Science B.V. All rights reserved.

关键词： sparse symmetric matrices matrix-vector multiplication source code optimisation parallel linear algebra

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