【摘要】：cuSPARSE是NVIDIA公司使用自研CUDA框架开发的稀疏矩阵库，包含了很多专为稀疏矩阵提供GPU加速的线性代数子程序。cuSPARSE被广泛地用于机器学习和自然语言处理、计算流体力学、地震勘探和计算科学等领域。下面是在C + + 程序中使用cuSPARSE库来计算CSR格式的SpMV子程序的基本步骤。初始化cuSPARSE库，创建矩阵描述符。cuSPARSE库向用户提供了丰富的科学计算矩阵子程序，包括三级BLAS运算操作和格式转换等，可以满足一般使用需求。
cuSPARSE是NVIDIA公司使用自研CUDA框架开发的稀疏矩阵库，包含了很多专为稀疏矩阵提供GPU加速的线性代数子程序。用户可以利用这些子程序来构建自己的CUDA应用。CUDA框架是基于C/C + + 开发的，易于上手。cuSPARSE被广泛地用于机器学习和自然语言处理、计算流体力学、地震勘探和计算科学等领域。
cuSPARSE库支持稠密非压缩格式，还支持COO、CSR、CSC、ELL/HYB、BCSR等压缩格式。下面是在C + + 程序中使用cuSPARSE库来计算CSR格式的SpMV子程序的基本步骤。
（1）在CPU上创建COO格式的稀疏矩阵、稀疏向量和稠密向量。
（2）在GPU上申请内存空间，将稀疏矩阵和向量拷贝到GPU上。
（3）初始化cuSPARSE库，创建矩阵描述符。
（4）把COO格式的稀疏矩阵转为CSR格式。(www.xing528.com)
（5）调用CSR格式的SpMV内核函数。
（6）将计算结果拷贝回CPU。
（7）销毁矩阵描述符，释放空间。
cuSPARSE库向用户提供了丰富的科学计算矩阵子程序，包括三级BLAS运算操作和格式转换等，可以满足一般使用需求。对于高阶定制化需求，则需要用户自行编写CUDA程序，此项工作往往难度较大，需要对硬件设备和软件需求有着较深的理解，感兴趣的读者可参阅CUDA Tutorial和cuda c programming guide，其中前者为入门教程，较为简易，后者为NVIDIA官方发布，较为权威全面。
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