稀疏矩阵的DIA/ELLPACK/COO/CSR/HYB表示形式，以及各表示形式下的稀疏矩阵乘法（稀疏大矩阵*矢量）的CUDA实现。对于矩阵中每一行稀疏元素个数较统一的情况，ELLPACK表示最佳，其次是HYB（ELL+COO）。关于稀疏矩阵的研究很多，这里列出的仅是凤毛麟角，有兴趣的朋友我们一起探讨。

大稀疏矩阵的存储，包括：DIA（diagonal non-zeros）、ELLPACK、COO、CSR、HYB（ELLPACK+COO）、DOK（MAP-based）、LIL（List-based）等多种存储格式，内含文档与源码。没有哪种格式占绝对优势，视情况选用。当然还有四元树等其它方法，有兴趣的朋友请留言~

使用用于GPU的ELLPACK-R设计并行稀疏矩阵换位算法