Несколько методов, которые помогут сократить время выполнения вычислений при работе с большими матрицами:

• Использование SIMD-инструкций. 1 Они позволяют выполнять одну и ту же операцию над несколькими данными одновременно. 1 Например, при умножении двух матриц можно одновременно обрабатывать несколько элементов, что уменьшает количество необходимых итераций. 1
• Разделение операций на блоки. 1 Большие матрицы разбивают на меньшие подматрицы, и операции выполняются над этими подматрицами. 1 Это позволяет более эффективно использовать кэш-память процессора, что снижает количество обращений к оперативной памяти. 1
• Предвычисление и кэширование. 1 Предвычисление часто используемых матриц и их кэширование может значительно сократить количество необходимых вычислений. 1 Например, если матрица трансформации объекта не меняется на протяжении нескольких кадров, её можно предвычислить и использовать повторно. 1
• Использование специализированных библиотек и инструментов. 1 Библиотеки BLAS и LAPACK предоставляют высокоэффективные реализации матричных операций. 1 Они оптимизированы для различных архитектур и могут значительно ускорить выполнение матричных операций. 1
• Оптимизация памяти. 2 При работе с большими матрицами следует учитывать ограничения памяти компьютера и стараться использовать её эффективно. 2 Это может включать использование временных переменных вместо создания дополнительных матриц, освобождение неиспользуемой памяти и правильную организацию структур данных. 2