Для оптимизации работы с большими матрицами в современных вычислительных системах можно использовать следующие подходы:

• Алгоритм Штрассена. 1 Позволяет снизить количество операций при перемножении квадратных матриц, что ускоряет процесс обработки данных. 1
• Параллельные методы матричного умножения. 1 Например, алгоритмы с ленточной или блочной схемой разделения данных, которые оптимизируют размеры блоков для улучшения работы кэш-памяти. 1
• Использование реконфигурируемых вычислительных систем. 3 Для них предложен метод обработки больших разреженных неструктурированных матриц, который позволяет вдвое увеличить скорость работы вычислительной структуры при незначительном увеличении занимаемого аппаратного ресурса. 3
• Блочная оптимизация. 4 Сокращает количество кеш-промахов. 4
• Параллельное выполнение с OpenMP. 4 Позволяет эффективно использовать многоядерные процессоры. 4
• Векторизация с AVX. 4 Даёт возможность обрабатывать несколько данных одной операцией, что ещё больше ускоряет выполнение алгоритма. 4
• Использование библиотеки Intel MKL. 4 Она предоставляет высоко оптимизированные многопоточные процедуры для таких математических функций, как линейная алгебра (BLAS), быстрое преобразование Фурье (БПФ) и ряд других. 4

При выборе методов оптимизации важно учитывать специфику архитектуры вычислительной системы. 4