Для оптимизации времени выполнения умножения в программах для обработки больших массивов данных можно использовать следующие подходы:

• Транспонирование матрицы. 1 Это увеличит локальность данных, что может ускорить умножение. 1
• Блочная оптимизация. 12 Матрицы делятся на подматрицы, что сокращает количество кеш-промахов. 1
• Параллельное выполнение с OpenMP. 2 Позволяет эффективно использовать многоядерные процессоры. 2
• Векторизация с AVX. 2 Позволяет обрабатывать несколько данных одной операцией, что также ускоряет выполнение алгоритма. 2
• Использование библиотеки Intel MKL. 2 Она предоставляет высоко оптимизированные многопоточные процедуры для математических функций, в том числе линейной алгебры (BLAS). 2

При выборе методов оптимизации важно учитывать специфику архитектуры исполняющей системы. 2