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图形应用GPU上的快速稀疏矩阵向量乘法。参加SC高性能计算、网络、存储和分析国际会议。美国洛杉矶新奥尔良,781\u015b792。A.Ashari、N.Sedaghati、J.Eisenlohr、S.Parthasarathy和P.Sadayappan。2014.图形应用GPU上的快速稀疏矩阵向量乘法。在高性能计算、网络、存储和分析国际会议上,美国路易斯安那州新奥尔良市,781\u015b792。“},{“key”:“e_1_3_2_3_1”,“volume-title”:“多面体模型中的代码生成比您想象的要容易。在第13届国际并行体系结构和编译技术会议上,PACT.IEEE”,“author”:“Bastoul C.”,“年份”:“2004年”,“非结构化”:“C.Bastoul。2004 . 多面体模型中的代码生成比您想象的要容易。在第13届国际并行体系结构和编译技术会议上,PACT。IEEE,Antibes,法国,7\u015b16。C.巴斯托尔。2004.多面体模型中的代码生成比您想象的要容易。在第13届并行体系结构和编译技术国际会议上,PACT。IEEE,Antibes,法国,7\u015b16.“},{“key”:“e_1_3_2_2_4_1”,“非结构化”:“N.Bell和M.Garland.2008。CUDA上的高效稀疏矩阵向量乘法。NVIDIA技术报告NVR-2008-004。NVIDIA公司。N.Bell和M.Garland。2008。CUDA上的高效稀疏矩阵向量乘法。NVIDIA技术报告NVR-2008-004。NVIDIA公司。“},{”key“:”e_1_3_2_2_5_1“,”doi-asserted-by“:”publisher“,“doi”:“10.1145\/1654059.1654078”},“key”:“e_1_ 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