La multiplicación de matriz-vector dispersa (SpMV) resuelve el producto de una matriz dispersa y un vector denso, y la dispersión de una matriz dispersa suele ser superior al 90%. Por lo general, la matriz dispersa se comprime para ahorrar recursos de almacenamiento, pero esto provoca un acceso irregular a los vectores densos en el algoritmo, lo que lleva mucho tiempo y degrada el rendimiento de SpMV del sistema. En este estudio, diseñamos un canal dedicado en el DMA para implementar un proceso de acceso indirecto a la memoria para acelerar la operación de SpMV. Sobre esta base, proponemos seis esquemas de algoritmos de SpMV y los mapeamos para optimizar el rendimiento de SpMV. Los resultados muestran que el rendimiento de SpMV del procesador M alcanzó los 6.88 GFLOPS. Además, el rendimiento promedio del benchmark HPCG es de 2.8 GFLOPS.