본 논문은 과학 컴퓨팅 및 인공지능 분야에서 광범위하게 활용되는 기본 연산인 희소 행렬-벡터 곱셈(SpMV)의 성능 향상을 위한 해시 기반 기법을 제시한다. 대규모 희소 행렬의 특성으로 인해 SpMV 연산이 성능 병목 현상을 야기하는 문제를 해결하기 위해, 경량 SpMV 접근 방식인 해시 기반 분할(HBP) 형식을 도입하였다. HBP는 2D 분할 방식의 성능 이점을 유지하면서 해시 변환을 활용하여 유사한 요소를 그룹화하여 희소 행렬 재정렬의 전처리 단계를 가속화한다. 또한 경쟁적인 방법을 통해 행렬 블록 간의 병렬 부하 균형을 달성한다. Nvidia Jetson AGX Orin과 Nvidia RTX 4090에서 수행된 실험 결과, 전처리 단계에서 정렬 방식보다 평균 3.53배, Regu2D에 사용된 동적 계획법보다 3.67배 빠른 속도 향상을 보였다. SpMV 연산에서도 플로리다 대학교 희소 행렬 모음의 희소 행렬을 사용하여 CSR 형식에 비해 Orin에서 최대 3.32배, RTX 4090에서 최대 3.01배의 속도 향상을 달성하였다.
