問題：1024階雙精度浮點矩陣相乘，矩陣滿秩
經典**：
for (i = 0; i < n; i++)}}
這是比較經典的方式，發現乙個問題，1024階的時間居然比1025階的時間多不少，很令人費解，於是加了一些類似gettimeofday這種函式統計計算每乙個行，每乙個結果的時間，發現在1024的時候沒隔一定個數的元素，時間都會有乙個比較大的增加（一般是加倍），而1025則不會，個人的猜想是cache造成的影響，1024的情況，每行正好是cache line size的整數倍，而1025則不是，可能會有一些預取，而在這種乘法訪問順序的情況下，會出現「跳著」訪問，這樣這些預取就會使得效能有所提公升。
對原有乘法做一些改變：
for (i = 0; i < n; i++)}}
師兄說這是乙個比較經典的矩陣相乘方法，自習想了想才想通，字面上看是把二三層的迴圈調換了一下順序，其實把加法均攤，實現了對a陣列、b陣列都順序訪問，這樣就是cache效能提公升了很多，整體效能就提公升了，而且這樣修改後，1025和1024的時間也正常了，階數多的時間長。
完整**：
#include #include#include
//#define n 1023
int main(int argc, char*argv)
}gettimeofday(&start, null);
for (i = 0; i < n; i++)}}
gettimeofday(&end, null);
printf(
"line %d\t%d\n
", i, 1000000*(end.tv_sec - start.tv_sec) + end.tv_usec -start.tv_usec);
free(a);
free(b);
free(c);
return0;
}
乙個用GPU寫的矩陣乘法
這個過程相當繁瑣,個人認為有優化的可能 先說一下思路,矩陣相乘a矩陣乘b矩陣相當於a矩陣和b矩陣的轉置做內積.所以我就先把b矩陣做了轉置,再做內積.其中有兩個核函式是在主函式中執行的,先執行轉置,再執行乘法.再乘法函式中又巢狀了乙個內積函式.這樣充分的利用了並行化.如圖所示 以3 3矩陣為例.我先開...
矩陣乘法問題
給定n個矩陣 a1,a2,an，其中ai與ai 1是可乘的，i 1，2 n 1。確定計算矩陣連乘積的計算次序，使得依此次序計算矩陣連乘積需要的數乘次數最少。矩陣乘法 在矩陣乘法中，第乙個矩陣的行數和第二個矩陣的列數必須是相同的。先來看乙個簡單的例子 之所以這樣要求，是因為矩陣的乘法定義中，就要求了，...
由乙個矩陣得到乙個掩模矩陣
1.假設有乙個不完整的資料，如下 2030251 51830 317810 0232930112 1815 0import pandas as pd import numpy as np read data data pd.read csv data.csv a np.isnan data get ...