稀疏矩阵相关算法是典型的非规则算法，也是数值计算领域重要的组成部分，现已被广泛应用到各个领域之中。随着数值计算领域的发展，稀疏矩阵算法库已经成为高性能领域的研究热点。传统的高性能稀疏矩阵算法库受限于兼容性差、并行性差等问题，不能满足大型稀疏数值求解器的要求。　　本文实现了一个可自动调优的高性能稀疏矩阵算法库。该算法库支持COO、CSR、DIA、ELL四种稀疏矩阵存储格式，支持CPU、MIC和GPU等计算机体系结构。它提供纯C语言的接口，其中计算接口实现了BLAS标准。本文将自动调优技术引进高性能稀疏矩阵算法库，该技术既可以根据计算机体系结构自动选择最优的算法版本，也可以根据稀疏矩阵的非零元分布特征自动选择最优的稀疏矩阵存储格式。算法库在实现过程中隐藏了存储细节、通信细节和计算机体系结构细节，使得其可以直接运行在异构高性能集群中。算法库针对多个核心算法进行了优化，优化手段包括负载均衡、多线程、SIMD等。　　本文以稀疏矩阵向量乘法(SpMV)和稠密矩阵矩阵乘法(GEMM)为例对可自动调优的高性能稀疏矩阵算法库进行了测试。测试结果显示，与串行算法相比，SpMV取得了最高4.x的加速比，与MKL中的SpMV相比，算法库中的SpMV平均获得了1.84的加速比，自动调优技术给SpMV平均带来了了2.29倍的性能提升。对于“瘦高”矩阵，算法库中的GEMM与MKL中的GEMM相比获得了最高10.x的加速比。当进程数量增加到512时，算法库仍然具有一定的扩展性。