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龙图腾网获悉中山大学申请的专利一种矩阵数据架构及其基于压缩稀疏列的加速SPMV的方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114880031B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210577113.2，技术领域涉及：G06F9/30；该发明授权一种矩阵数据架构及其基于压缩稀疏列的加速SPMV的方法是由叶纬材;江颖设计研发完成，并于2022-05-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种矩阵数据架构及其基于压缩稀疏列的加速SPMV的方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种矩阵数据架构，包括矩阵头和矩阵块；所述矩阵头包括了矩阵行、列数，非零元个数、矩阵块的个数和向量化长度SVVec；所述矩阵块包括矩阵块元素每一个所述矩阵块对应的x向量像素几何方块的边长为SImgB；所述矩阵块的结构至少有两种，分别为定长稠密VxG块和定长稀疏VxG块。一种基于压缩稀疏列的加速稀疏矩阵向量乘SPMV的方法，将输入的稀疏矩阵A的矩阵格式转换为上述的矩阵数据架构，该矩阵数据架构为稀疏矩阵存储格式；对局部临时y向量重排序和完全向量化的SPMV计算。该数据架构具有占用空间少的特点，再结合基于压缩稀疏列的加速SPMV的方法，能够高效利用硬件向量化计算指令和内存带宽，使得SPMV能够以更快的的速度运行，达到加速的目的。

本发明授权一种矩阵数据架构及其基于压缩稀疏列的加速SPMV的方法在权利要求书中公布了：1.一种基于压缩稀疏列的加速SPMV的方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤一：将输入的稀疏矩阵A的矩阵格式转换为矩阵数据架构，该矩阵数据架构为稀疏矩阵存储格式；所述矩阵数据架构包括矩阵头和矩阵块；所述矩阵头包括了矩阵行、列数，非零元个数、矩阵块的个数和向量化长度SVVec，每一个所述矩阵块对应的x向量像素几何方块的边长为SImgB；所述矩阵块的结构至少有两种，分别为定长稠密VxG块和定长稀疏VxG块； 所述定长稠密VxG块和所述定长稀疏VxG块均包括矩阵块头和VxG数组；所述矩阵块头包括子矩阵的行和列范围描述、VxG的个数、每个VxG包含的列数SVxG、每一列包含矩阵块元素的个数SE；所述VxG数组包括矩阵块元素数组、每个VxG对应x分量的下标数组和对应y向量的范围;所述矩阵块中第i个VxG对应的非零元素稠密子矩阵存放在所述矩阵块元素数组的第SVxG×i-1×SE至到第SVxG×i×SE-1个元素中，并且按照行块优先的方式存放矩阵块元素； 步骤二：对局部临时y向量重排序和完全向量化的SPMV计算。

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