要求很簡單，計算兩個矩陣的乘法。為了加速，這裡面使用了pthread庫，來併發計算。
基本思路如下圖。
比如用兩個執行緒來計算。矩陣a * b。那麼就把a分成兩份。比如下圖，就是0，2，4和1，3，5這兩份。
思路很簡單。最後**如下：
//#include #include "pthread.h"
#include #include int threads_count = 4;
pthread_t threads[16];
int print = 0;
void test(int dim);
int * multiplypthread(int * a, int* b, int dim);
int * multiply******(int * a, int* b, int dim);
int mul(int* a, int* b, int row, int col, int dim);
struct thread_param ;
struct thread_param params[16];
void output(int * buf, int dim) {
for (int i=0; idim;
int index = p->index;
int *a = p->a;
int *b = p->b;
int *result = p->buffer;
int step = p->step;
int sum = 0;
for (int i=index; i編譯引數：
# clang -o1 -lpthread -wall mul.c
執行環境：
centos7， 4核的cpu，所以這裡開了4個執行緒。
執行結果分析。
當矩陣的大小比較小的時候，普通的矩陣乘法比多執行緒的演算法快得多。這也是可以理解的，因為建立執行緒需要一定的時間。
當矩陣的大小為64時，多執行緒的時間和普通單執行緒的時間基本上相同。
當矩陣的大小大於64時，多執行緒的時間明顯好於單執行緒。
當矩陣的大小大於256時，多執行緒的效能達到單執行緒的4倍左右，很理想：
(4) the difference for ****** is 1
(4) the difference for threaded is 420
(16) the difference for ****** is 10
(16) the difference for threaded is 117
(32) the difference for ****** is 63
(32) the difference for threaded is 151
(48) the difference for ****** is 177
(48) the difference for threaded is 196
(64) the difference for ****** is 379
(64) the difference for threaded is 329
(128) the difference for ****** is 4456
(128) the difference for threaded is 2376
(256) the difference for ****** is 40366
(256) the difference for threaded is 10581
(512) the difference for ****** is 387046
(512) the difference for threaded is 97153
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