迭代SpMV(ISpMV)是许多基于图的数据挖掘算法和机器学习算法中的关键操作。 随着大数据的发展,矩阵是如此之大,也许是十亿规模,以至于SpMV无法在一台计算机上实现。 因此,为大型数据集实现和优化SpMV是一个具有挑战性的问题。 在本文中,我们使用内存中的异构CPUGPU。集群计算平台(IMHCP)有效地解决了十亿规模的SpMV问题。 提出了一种稀疏矩阵和向量的专用高效分层策略。 分区策略包含在群集中的工作人员之间以及one.worker中的GPU之间分区sparse.matrices。 此