El producto Matriz Vector (MV) es una operacion clave para una amplia variedad de aplicaciones cientificas, tales como, simulacion, ingenieria de control, algoritmos de busqueda en Internet, procesamiento y reconstruccion de imagenes, etc. La relevancia de este tipo de operacion en las ciencias computacionales se constata por el constante esfuerzo dedicado a optimizar el calculo de MV en las plataformas computacionales de cada momento, que van desde las primeras computadoras en la decada de los setenta a las mas modernas arquitecturas multinucleo. En muchos de estos problemas, las matrices involucradas son de tamano elevado y dispersas, y estan relacionadas con la resolucion de sistemas de ecuaciones lineales, problemas de autovalores o ecuaciones diferenciales. La optimizacion del producto matriz dispersa vector (SpMV) es un reto debido a la irregularidad asociada a su computacion, por lo que es necesario un esfuerzo adicional para que el calculo de SpMV aproveche al maximo las capacidades de las distintas plataformas computacionales."