Матричное умножение важно в компьютерных науках, потому что оно лежит в основе многих вычислительных задач. 1 В той или иной степени его используют практически во всех программах, но особенно в графике, искусственном интеллекте (ИИ) и научном моделировании. 1

Например, с помощью матриц можно накапливать преобразования в единую матрицу и во многих случаях значительно сокращать количество математических операций. 3 Также с их помощью проще извлекать информацию для получения поворота, смещения или масштаба объекта. 3

Кроме того, даже небольшое повышение эффективности алгоритмов матричного умножения может дать значительный прирост производительности или экономию энергии. 1 Например, в 2024 году исследователи обнаружили новый способ выполнять эти вычисления значительно быстрее, что потенциально может привести к ускорению обучения, повышению эффективности моделей ИИ и даже уменьшению воздействия на окружающую среду. 2