Матрица может влиять на вычислительную эффективность задач обработки больших данных, например, через содержимое тензора, над которым выполняются вычисления. 1

Так, работа с матрицами, содержащими нули, позволяет выполнять умножение быстрее, так как при этом снижается количество «переключений» транзисторов, и устройство не превышает свою предельную потребляемую мощность. 1

Также использование равномерного распределения входных данных при формировании матриц приводит к более быстрым вычислениям, чем применение нормального распределения. 1

Кроме того, при обработке матриц большой размерности для ускорения процесса вычислений требуется распараллеливание исходной задачи на многопроцессорных системах. 2 В этом случае разные узлы работают над разными частями матрицы, вычисляя новые элементы матрицы на основе прежних. 2

Таким образом, на вычислительную эффективность задач обработки больших данных с матрицами влияют как структура матрицы, так и способы её обработки.