說明:
通過編寫openmp版本的矩陣乘法(sgemm)熟悉openmp程式設計模型，鼓勵嘗試不同的優化策略。
在數學領域中，矩陣乘法將兩個矩陣進行相乘，得出另乙個矩陣。
矩陣乘法在實際應用中有廣泛的使用，並被不同的程式語言所實現。2023年制定的基礎線性代數子程式標準（blas）描述了基本的線性代數運算，包括矩陣乘法。
blas分為三個級別，而矩陣－矩陣運算屬於第**。 下式中，a、b為常數，a、b、c為矩陣。
c ＝ aab + bc
根據記憶體大小測不同規模矩陣的處理速度（gflops/s），並給出計算公式
請計算系統的理論峰值，如果沒有達到理論峰值，嘗試給出原因
1.實現openmp下的普通版本的矩陣相乘：
2.優化版：
1)利用矩陣分塊
將矩陣乘法的計算轉化為其各自分塊矩陣相乘而後相加，能夠有效減少乘數矩陣和被乘數矩陣調入記憶體的次數，可加快程式執行。
2)用一維陣列表示二維
二維陣列在記憶體中也是一維陣列，但是可以通過轉換的公式，減少實際的乘法次數，以達到優化效果
注：分塊和一維表示不能同時進行。
（同時進行會報錯，可能是涉及到分塊的問題，一維的位置規則和分塊的位置不太一樣）
實驗1.實驗環境
本機： cpu:i5-4210u 記憶體:8g os: windows10 1607
實驗室：cpu: i7-7700k gpu:gtx 1080 記憶體:8g ddr4 os：ubuntu 16.04
2.結果及分析
不同規模矩陣處理速度公式：
speed = 2*n^3/time gflops
（對結果矩陣c分析知，每個迴圈進行一次加和乘操作）
gpu理想值：單精度浮點運算運算能力是9tflops 乙個tflops（teraflops）等於每秒一萬億（=10^12）次的浮點運算
256512
1024
2048
本地0.37
3.72
50.81
/gpu
0.049
0.47
3.68
104.3
256512
1024
2048
分塊0.046
0.46
3.75
29.9
一維陣列
0.019
0.364
2.91
82.1
注：每個時間是執行三次取平均值的結果（執行緒數量均為64）
p.s max=2048下執行緒數量從64換到256，時間上沒有任何的進步……
結論在gpu環境下，矩陣相乘的執行速度明顯提高，但在維度較大的情況下，對**進行優化會有更好的效果。
個人github：icarusintheworld
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C 矩陣相乘
void matrixmulti int a,int b,int c,int n1,int m,int n2 for i 0 ifor i 0 ia 0 0 1 a 0 1 2 a 0 2 3 a 1 0 2 a 1 1 3 a 1 2 1 b 0 0 1 b 0 1 2 b 0 2 3 b 0 3...