数据集概述
本数据集围绕高级泛型函数IR生成高效稀疏矩阵向量乘法（SpMV）代码展开，通过扩展泛型IR、用依赖类型建模CSR格式稀疏矩阵，实现比低级别库更高的性能，在Nvidia GPU上对28个不同稀疏度矩阵的SpMV计算平均优于cuSparse 1.7倍，助力开发者以高级描述提升效率。
文件详解
- 文件名称：artifact.zip
- 文件格式：ZIP
- 字段映射介绍：压缩包内含与论文研究相关的代码生成实现、实验数据或评估脚本，具体字段需解压后查看，核心围绕高级IR扩展、稀疏矩阵建模及SpMV性能优化相关内容。
数据来源
论文“Generating fast sparse matrix vector multiplication from a high level generic functional IR”
适用场景
- 编译器代码生成优化研究：分析高级泛型IR扩展对稀疏矩阵计算代码性能的提升机制。
- 稀疏矩阵向量乘法性能评估：对比不同实现（如cuSparse与本方法）在GPU上的SpMV计算效率。
- 高级IR设计与应用研究：探索依赖类型在泛型IR中建模稀疏数据结构的方法与效果。
- 高性能计算领域开发辅助：为开发者提供从高级描述生成高效稀疏计算代码的参考方案。
