Как можно оптимизировать работу с большими матрицами в современных вычислительных системах?

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

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

При выборе методов оптимизации важно учитывать специфику архитектуры вычислительной системы. cyberleninka.ru