Efficient conversion of sparse matrix storage format

Jinshou Chen

doi:10.1016/j.future.2026.108758

Efficient conversion of sparse matrix storage format

2026-08-01

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AI

DOI：10.1016/j.future.2026.108758

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在许多应用场景中，线性运算的效率对稀疏矩阵的存储格式敏感，且支持不同线性运算高效执行的稀疏存储格式往往不同。因此，为了有效提升线性运算性能，稀疏矩阵存储格式的高效转换尤为重要。然而，两种确定的存储格式之间存在多条转换路径。如何选择高效率的转换路径是本文的研究重点。因此，本文设计了稀疏矩阵存储格式转换的路径优化策略，构建了稀疏矩阵存储格式转换模型，并基于Dijkstra算法实现了高效存储格式转换的路径优化。在此基础上，实现了对五种典型稀疏存储格式（COO、CSR、ELL、DIA和BCSR）的高效转换。最后，基于CPU和NVIDIA GPU两种不同架构的实验结果表明，部分稀疏矩阵存储格式之间的直接转换并非最优转换路径，通过中间格式转换可达到更高的转换效率。此外，实验结果证明，在最优条件下，本文提出的方法在格式转换中的加速比相较于直接转换，在CPU上可达119.071倍，在NVIDIA GPU上可达60.534倍。在最坏情况下，其性能与直接转换相当。这在一定程度上满足了应用场景中不同稀疏矩阵存储格式动态变化的需求，并有效提升了稀疏矩阵存储格式转换的性能。

Keyword:

Sparse matrix storage format

Storage format conversion

Dijkstra algorithm

Efficient conversion of sparse matrix storage format

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