Java 使用大型矩阵进行少量计算，而使用小型矩阵进行大量计算

我正在从事一个Java项目，该项目有数千个矩阵计算。但是矩阵最多是

10x10

矩阵

我想知道是否最好使用矩阵库或使用编写简单函数（

determinate（）

，

dotproduct（）

等），因为当使用小矩阵时，建议不要使用库，而是通过自定义函数进行操作

我知道像JAMA这样的矩阵库在

10000x1000

矩阵等方面提供了高性能

我不是用

10000x1000

矩阵进行5-6次计算，而是用

10x10

矩阵进行100000次计算。基本操作的数量几乎相同

---

这两种情况在性能方面是否相同？我是否应该把自己当作是在处理巨大的矩阵，并使用一个库？

我怀疑对于10x10矩阵，您不会看到太大的差异

---

在我为手工编码4x4矩阵所做的测试中，最大的开销是将数据加载到一级缓存中，而您是如何做到的并不重要。对于3x3矩阵和更小的矩阵，它似乎确实产生了显著的差异。

我怀疑对于10x10矩阵，您不会看到太大的差异

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在我为手工编码4x4矩阵所做的测试中，最大的开销是将数据加载到一级缓存中，而您是如何做到的并不重要。对于3x3矩阵和更小的矩阵，它似乎确实产生了显著的差异。

获得最大可能的速度（非常努力）

为了获得尽可能快的速度，我建议编写一个C函数，该函数使用向量数学内部函数，例如or操作，以及多线程（例如通过OpenMP）

您的Java程序将把所有100k矩阵传递给这个本机函数，然后该函数将处理所有计算。可移植性成为一个问题，例如，AVX指令仅在最近的CPU上受支持。开发人员的努力，特别是如果您不熟悉SSE/AVX，也会增加很多

不费吹灰之力的合理速度

您应该通过创建扩展或实现的类来使用多个线程。每个线程遍历矩阵的子集，为每个矩阵调用数学例程。这部分是在多核CPU上获得适当速度的关键。数学可以是您自己的Java函数，在单个矩阵上进行计算，也可以使用库函数

我想知道是使用矩阵库还是使用编写 简单函数（行列式（）、点积（）等），因为 如果使用了矩阵，建议不要使用库，而是执行以下操作： 自定义函数的操作

这两种情况在性能方面是否相同？我应该把自己当作 如果我使用巨大的矩阵并使用库

不，使用库和编写自己的数学函数在性能方面是不同的。您可以编写一个专门应用于您的应用程序的更快的函数，但请考虑如下：

• 库函数的bug应该比您编写的代码少
• 一个好的库将使用高效的实现（即最少的操作量）。你有时间研究和实施最有效的算法吗

---

你可能会发现这个图书馆很有用。我鼓励您对Apache Commons Math和JAMA进行基准测试，以选择最快的。

获得最大可能的速度（需要付出大量努力）

为了获得尽可能快的速度，我建议编写一个C函数，该函数使用向量数学内部函数，例如or操作，以及多线程（例如通过OpenMP）

您的Java程序将把所有100k矩阵传递给这个本机函数，然后该函数将处理所有计算。可移植性成为一个问题，例如，AVX指令仅在最近的CPU上受支持。开发人员的努力，特别是如果您不熟悉SSE/AVX，也会增加很多

不费吹灰之力的合理速度

您应该通过创建扩展或实现的类来使用多个线程。每个线程遍历矩阵的子集，为每个矩阵调用数学例程。这部分是在多核CPU上获得适当速度的关键。数学可以是您自己的Java函数，在单个矩阵上进行计算，也可以使用库函数

我想知道是使用矩阵库还是使用编写 简单函数（行列式（）、点积（）等），因为 如果使用了矩阵，建议不要使用库，而是执行以下操作： 自定义函数的操作

这两种情况在性能方面是否相同？我应该把自己当作 如果我使用巨大的矩阵并使用库

不，使用库和编写自己的数学函数在性能方面是不同的。您可以编写一个专门应用于您的应用程序的更快的函数，但请考虑如下：

• 库函数的bug应该比您编写的代码少
• 一个好的库将使用高效的实现（即最少的操作量）。你有时间研究和实施最有效的算法吗

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你可能会发现这个图书馆很有用。我鼓励您对Apache Commons Math和JAMA进行基准测试，以选择最快的。

您可能会对这个基准感兴趣：您正确地认为，为大n优化与为小n优化不同。你必须找出你的BLAS库对于小矩阵是否也是有效的。这个基准可能会让你感兴趣：你正确地认为，对大n和小n进行优化是不同的。你必须找出你的BLAS库对于小矩阵是否也是有效的。