MATLAB矩阵乘法编码效率

我正在使用MATLAB制作一些矩阵乘法技术的原型，并比较其效率。最后，我将把原型代码移到C中。这是一个家庭作业，我们需要编写一个高效的矩阵乘法例程（通过了解缓存大小、位置等）

我很好奇这两个非常相似的回路之间的效率差异：

矩阵乘法循环1 -A的列总和乘以B的元素->C的列

function [C] = dgemm_naivepe( A,B,C,n )

for j=1:n
    tempcol=zeros(n,1);
    for k=1:n
        for i=1:n
            tempcol(i)=tempcol(i)+A(i+(k-1)*n)*B(k+(j-1)*n);
        end
    end
    for k=1:n
        C(k+(j-1)*n)=tempcol(k);
    end
end

function [C] = dgemm_naivepe( A,B,C,n )

for j=1:n
    for k=1:n
        for i=1:n
            C(i+(j-1)*n)=C(i+(j-1)*n)+A(i+(k-1)*n)*B(k+(j-1)*n);
        end
    end
end

end

结束

矩阵乘法循环2 -A的列总和乘以B的元素->C的列

function [C] = dgemm_naivepe( A,B,C,n )

for j=1:n
    tempcol=zeros(n,1);
    for k=1:n
        for i=1:n
            tempcol(i)=tempcol(i)+A(i+(k-1)*n)*B(k+(j-1)*n);
        end
    end
    for k=1:n
        C(k+(j-1)*n)=tempcol(k);
    end
end

function [C] = dgemm_naivepe( A,B,C,n )

for j=1:n
    for k=1:n
        for i=1:n
            C(i+(j-1)*n)=C(i+(j-1)*n)+A(i+(k-1)*n)*B(k+(j-1)*n);
        end
    end
end

end

在对各种矩阵大小进行多次测试后，我发现循环1比循环2快。有人能帮我理解为什么会这样吗

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编辑：如您所见，矩阵按列主顺序存储为1D数组。

您是如何精确计时的？另外，为什么要将

C

作为输入传递？它的内容似乎没有在函数中使用。您应该阅读Golub&Van Loan（）。@LuisMendo使用MATLAB的

tic

，

toc

utility@EternusVia使用

tic

，

toc

不是很可靠。更好地使用

timeit

如何知道Python中效率最高的东西在C中效率最高？如果您的目标是构建一个高效的C例程，那么比较各种C实现是明智的。