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稀疏矩阵向量乘及自动调优的任务书
一、任务介绍
稀疏矩阵向量乘是高性能计算中常用的操作，其用途包括图像处理、机器学习、自然语言处理等领域。而在实际应用中，稀疏矩阵向量乘矩阵往往非常大，因此需要对其进行优化，以提高运算效率。
本次任务要求实现稀疏矩阵向量乘运算，并进行自动调优，以提高其性能。
二、任务要求
1.实现稀疏矩阵向量乘运算：
（1）读取稀疏矩阵与向量；
（2）实现稀疏矩阵向量乘运算；
（3）输出运算结果。
2.实现自动调优：
（1）根据不同规模的矩阵与向量自动调整计算方式；
（2）记录调整过程与结果。
三、技术路线
1.稀疏矩阵向量乘可以采用传统的乘法算法、CSR（CompressedSparseRow）等方式实现。
2.自动调优可以采用经验法、深度学习等方法进行。
四、参考文献
1.Kjolstad,F.,&Demmel,J.(2017).PerformanceOptimizationofSparseMatrix-VectorMultiplicationonGPUsusingDynamicRuntimeCodeGeneration.IEEETransactionsonParallelandDistributedSystems,28(10),2793-2806.
2.Zhang,Y.,Ji,S.,&Li,Y.(2018).FullyAutomaticSparseMatrix-VectorMultiplicationonGPUswithTensorContractions.InProceedingsofthe47thInternationalConferenceonParallelProcessing(pp.40-49).IEEE.
3.Buluc,A.,Gilbert,J.R.,&Vuduc,R.(2014).RecentAdvancesinSparseMatrix-vectorMultiplicationforHigh-PerformanceComputing.ComputinginScience&Engineering,16(4),20-30.
五、任务实现
任务实现需要根据实际情况进行调整。以下提供一种可能的实现方法：
1.实现稀疏矩阵向量乘运算：
（1）读取稀疏矩阵与向量：
在程序中定义稀疏矩阵的存储格式，例如CSR格式，读取稀疏矩阵与向量的数据，并将其存储在内存中。
（2）实现稀疏矩阵向量乘运算：
根据稀疏矩阵的存储格式，实现乘法运算，得到结果向量。
（3）输出运算结果：
将结果向量输出到文件或者屏幕上。
2.实现自动调优
（1）根据不同规模的矩阵与向量自动调整计算方式：
定义多种计算方式，例如传统的乘法算法、CSR等方法，并根据不同规模的矩阵与向量自动选择合适的计算方式。
（2）记录调整过程与结果：
记录每种计算方式执行的时间及其结果，以便进行比较分析，最终选择最优的计算方式。
六、总结
稀疏矩阵向量乘是高性能计算中常用的操作，本次任务要求实现稀疏矩阵向量乘运算，并进行自动调优，以提高其性能。实现思路包括实现稀疏矩阵向量乘运算及自动调优，其中自动调优需要根据不同规模的矩阵与向量自动选择合适的计算方式，并记录调整过程与结果。