Как оптимизировать время выполнения умножения в программах для обработки больших массивов данных?

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

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

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