mkl实现普通矩阵乘稀疏矩阵

MKL可以通过Sparse BLAS库来实现普通矩阵乘稀疏矩阵的计算。具体实现方法如下：

1. 导入MKL库文件和头文件：

#include <mkl.h>

2. 创建普通矩阵和稀疏矩阵：

double A[N*N], B[N*N];
sparse_matrix_t sparse_B;
mkl_sparse_d_create_csr(&sparse_B, SPARSE_INDEX_BASE_ZERO, N, N, row_ptr, row_ptr + 1, col_ind, values);

其中，A和B是普通矩阵，sparse_B是稀疏矩阵，row_ptr、col_ind和values是稀疏矩阵的压缩行存储格式的参数。

3. 执行矩阵乘法：

double alpha = 1.0, beta = 0.0;
mkl_sparse_d_mv(SPARSE_OPERATION_NON_TRANSPOSE, alpha, sparse_B, descr, A, beta, B);

其中，descr是一个MKL的描述符，SPARSE_OPERATION_NON_TRANSPOSE表示不对稀疏矩阵进行转置，alpha和beta是矩阵乘法的系数。

4. 释放稀疏矩阵：

mkl_sparse_destroy(sparse_B);

完整代码如下：

#include <mkl.h>

#define N 1000

int main()
{
    double A[N*N], B[N*N];
    int row_ptr[N+1], col_ind[N*N];
    double values[N*N];
    sparse_matrix_t sparse_B;
    struct matrix_descr descr;

    // 初始化A、row_ptr、col_ind、values
    // ...

    // 创建稀疏矩阵
    mkl_sparse_d_create_csr(&sparse_B, SPARSE_INDEX_BASE_ZERO, N, N, row_ptr, row_ptr + 1, col_ind, values);

    // 执行矩阵乘法
    double alpha = 1.0, beta = 0.0;
    mkl_sparse_d_mv(SPARSE_OPERATION_NON_TRANSPOSE, alpha, sparse_B, descr, A, beta, B);

    // 释放稀疏矩阵
    mkl_sparse_destroy(sparse_B);

    return 0;
}
``