Как оптимизировать время вычислений при умножении матриц на многоядерных системах?

Для оптимизации времени вычислений при умножении матриц на многоядерных системах можно использовать следующие подходы:

• Профилирование. www.osp.ru С помощью профилировщика собирают информацию о времени выполнения программы и её отдельных модулей, а также о работе кэш-памяти процессора. www.osp.ru Это помогает понять поведение программы и найти узкие места. www.osp.ru
• Блочная оптимизация. cyberleninka.ru Она сокращает количество кеш-промахов. cyberleninka.ru Матрица разбивается на блоки, причём их количество равно количеству ядер, участвующих в вычислении. russianelectronics.ru Затем каждый блок умножается на вектор, а результаты суммируются в один общий вектор. russianelectronics.ru
• Параллельное выполнение с OpenMP. www.osp.ru cyberleninka.ru Основной поток порождает необходимое количество дополнительных, которые запускаются параллельно на различных процессорах. www.osp.ru
• Векторизация с AVX. cyberleninka.ru Позволяет выполнять векторные операции сразу над несколькими последовательными элементами, обеспечивая параллельную обработку. cyberleninka.ru
• Использование библиотеки Intel MKL. cyberleninka.ru Она демонстрирует максимальное ускорение за счёт более эффективных программных оптимизаций. cyberleninka.ru

Выбор оптимизационных методов зависит от архитектуры вычислительной системы. cyberleninka.ru