炎核开源开放平台上架推出OpenSparseBlas高性能稀疏计算库

以下文章来源于炎核开源开放

在科学计算与工程仿真领域，高效处理大规模稀疏矩阵运算是提升整体计算效能的关键。为此，我们在炎核开源开放平台上架推出 OpenSparseBlas——一个专为稀疏矩阵/向量计算而打造的高性能稀疏计算库。该库以极致性能为核心，支持多种数据类型，提供便捷的API调用，旨在为专业计算场景提供稳定、高效的稀疏运算支撑。

炎核开源开放平台网址：https://opencax.cn

OpenSparseBlas高性能稀疏计算库产品详情：https://opencax.cn/product/detail/59

产品亮点

1.高性能稀疏运算

算力极致释放：通过缓存亲和性等深度优化策略，全面覆盖SpMV、SpMM等核心稀疏运算算子，充分释放硬件算力潜能。

低延迟、高吞吐：针对不同规模的稀疏任务进行优化，显著提升运算性能，适配从科研计算到大型工程仿真的多样需求。

稳定可靠：确保长时间、高负载运算下的效能稳定性，为关键任务提供可靠保障。

2.灵活的C/C++调用与轻量级部署

原生支持，调用无损耗：基于C/C++原生架构开发，可直接调用SpMV、SpMM等核心算子，无需中间适配层，保证运算性能零损耗。

跨环境广泛适配：已适配VisualStudio、GCC等主流开发平台，支持Windows、CentOS、Ubuntu等多种操作系统，部署简便，资源占用低。

全场景覆盖：

桌面端：仅需基础C/C++编译环境即可快速部署，兼容各类配置的PC设备，便于开发与调试。

服务器端：可稳定运行于主流服务器系统，承载高强度的稀疏数据运算任务，满足实际业务需求。

实战案例

高效实现工程仿真稀疏运算加速

应用背景

在工程仿真(如有限元分析)中，稀疏矩阵运算常面临工具分散、效率低下、模块间数据交互复杂等问题，导致仿真迭代周期长、参数优化成本高。

解决方案

基于OpenSparseBlas的C/C++原生调用能力，我们开发了适配工程仿真场景的稀疏运算插件，构建统一的稀疏运算流程，实现计算效能的有效提升。

实施效果

高效加速：实现工程仿真中稀疏矩阵(如有限元矩阵)的高速运算。

工具统一：整合稀疏运算工具链，简化不同仿真模块之间的数据交互流程。

迭代提速：为仿真场景的参数优化与快速迭代提供有力支持，显著缩短开发与计算周期。