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Technical Whitepaper

GPU SpMV:技术白皮书与架构展示站

把 CUDA 稀疏矩阵向量乘法项目打造成可读、可证、可展示的工程作品。

70%+
Bandwidth Utilization
4
Adaptive Kernels
CSR + ELL
Sparse Formats
100+
Property Tests
SpMV as an Engineering Artifact性能、架构、验证链路与引用体系被一起展示,而不是只给源码。
Architecture

先给结论,再给证据,再给设计

首页的任务不是罗列细节,而是帮助读者快速判断:这个项目值不值得深入读。

稀疏矩阵CSR / ELL矩阵分析avg_nnz / skewness内核选择Scalar / Vector / MergeGPU 执行CUDA kernel结果验证Accuracy + bandwidth
Highlights

为什么这个项目适合拿来展示

因为它不仅讲 CUDA kernel,还把工程规范、性能推理和文档表达放在了一起。

性能导向

围绕内存带宽利用率、矩阵分布与 kernel 选择给出明确论证。

工程可解释

把执行流水线、数据布局与错误处理直接讲清楚,不再堆叠额外流程框架。

适合面试与开源展示

首页就能看到项目定位、亮点、证据链与延伸阅读路径。

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