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

• Профилирование. 1 С помощью профилировщика собирают информацию о времени выполнения программы и её отдельных модулей, а также о работе кэш-памяти процессора. 1 Это помогает понять поведение программы и найти узкие места. 1
• Блочная оптимизация. 4 Она сокращает количество кеш-промахов. 4 Матрица разбивается на блоки, причём их количество равно количеству ядер, участвующих в вычислении. 2 Затем каждый блок умножается на вектор, а результаты суммируются в один общий вектор. 2
• Параллельное выполнение с OpenMP. 14 Основной поток порождает необходимое количество дополнительных, которые запускаются параллельно на различных процессорах. 1
• Векторизация с AVX. 4 Позволяет выполнять векторные операции сразу над несколькими последовательными элементами, обеспечивая параллельную обработку. 4
• Использование библиотеки Intel MKL. 4 Она демонстрирует максимальное ускорение за счёт более эффективных программных оптимизаций. 4

Выбор оптимизационных методов зависит от архитектуры вычислительной системы. 4