sparse-matrix - 使用 MKL 库的稀疏矩阵乘法

Question

我正在寻找一种方法来执行对称稀疏矩阵 - 矩阵乘法：X = AB 其中稀疏矩阵 A 以前以 CSR3 格式（上三角）存储，而矩阵 B 是密集的非对称矩阵。MKL 库中是否有一个例程来执行此操作？还是他们都需要 CSR 格式的完整稀疏矩阵（从中获取句柄）而不是三角形矩阵（我构建了三角形矩阵，因为我需要在 MKL Pardiso 中使用它）？我知道mkl_sparse_d_mv(...)例程，但是我找不到从以前存储的对称稀疏矩阵（如 CSR 格式的上三角矩阵）中获取稀疏矩阵句柄的方法。提前谢谢你，丹尼尔

Answer 1

好的，我现在可以说例程需要 CSR 格式的完整矩阵，矩阵结构描述它只会告诉例程从输入的完整 CSR 矩阵中取一个三角形（上/下），但它仍然需要它。

Answer 2

你能试试 mkl_sparse_?_mm，其中 [?] == s,d,c 和 z 数据类型。该例程执行矩阵-矩阵运算：

Y := alpha*op(A) X + beta Y 其中 alpha 和 beta 是标量，A 是稀疏矩阵，op 是矩阵 A 的矩阵修饰符，X 和 Y 是密集矩阵。

Answer 3

sparse_d_create_csr在大多数情况下，您可以通过将适当的偏移量指针传递给指针 B 和指针 E 的行索引来轻松地将 CSR3 存储的矩阵输入。

然后你可以告诉mkl_sparse_d_mm稀疏矩阵是三角形的并且你希望它被填充（我从来没有这样做过并且不能保证它会起作用）。