@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00187450,
 author = {佐藤, 駿一 and 高橋, 大介},
 issue = {3},
 month = {Apr},
 note = {疎行列ベクトル積は科学技術計算で広く使われる重要な計算である．疎行列ベクトル積は疎行列の格納形式を，自身の構造と使用する計算機のアーキテクチャに応じて変更することにより，不必要な計算，記憶領域の使用を削減できる．そのため，これまでに様々な疎行列の格納形式が提案されてきた．近年アクセラレータとして GPU が注目されており，GPU に対応した疎行列の格納形式として SELL 形式が提案されている．GPU を使用し疎行列ベクトル積を行うライブラリとして，NVIDIA により cuSPARSE が提供されているが，このライブラリに SELL 形式は実装されていない．本研究では GPU が搭載されているシステムにおいて SELL 形式の疎行列ベクトル積の実装を行い，The University of Florida Sparse Matrix Collection から収集した疎行列を使用し，評価を行った．その結果，cuSPARSE と比較して最大で約 1.02 倍の性能向上を達成した．},
 title = {GPUにおけるSELL形式疎行列ベクトル積の実装と性能評価},
 year = {2018}
}