Performance 并行或顺序进行几次矩阵乘法更快吗？
我需要乘以N个矩阵对。若我们按顺序乘以矩阵，若矩阵对足够大，Completer可以使用所有的核进行乘法。简单地说，我们做元素乘法 但并行化仍然不是最优的Performance 并行或顺序进行几次矩阵乘法更快吗？,performance,parallel-processing,compiler-optimization,intel-mkl,Performance,Parallel Processing,Compiler Optimization,Intel Mkl,我需要乘以N个矩阵对。若我们按顺序乘以矩阵，若矩阵对足够大，Completer可以使用所有的核进行乘法。简单地说，我们做元素乘法 但并行化仍然不是最优的 另一方面，我们可以使用单线程乘法并行乘法K矩阵对，其中K是核心数。我认为这样会有更多的cach未命中率，而且这种方式会更慢。我说得对吗？并行化通常比串行化快，除非您在拆分计算时有大量开销。所以你要问的问题是“我们能有效地分割这个乘法吗？” 是的，我们可以，我们可以将结果的速度提高到Θ（n^2）的量级，特别是关于缓存行为的部分。祝你好运 并行化通
另一方面，我们可以使用单线程乘法并行乘法K矩阵对，其中K是核心数。我认为这样会有更多的cach未命中率，而且这种方式会更慢。我说得对吗？并行化通常比串行化快，除非您在拆分计算时有大量开销。所以你要问的问题是“我们能有效地分割这个乘法吗？”
是的，我们可以，我们可以将结果的速度提高到Θ（n^2）的量级，特别是关于缓存行为的部分。祝你好运 并行化通常比串行化快，除非在拆分计算时有大量开销。所以你要问的问题是“我们能有效地分割这个乘法吗？”
是的，我们可以，我们可以将结果的速度提高到Θ（n^2）的量级，特别是关于缓存行为的部分。祝你好运 在这种情况下，“序列化”是什么？一次执行一步计算，而不是同时拆分和处理：在这种情况下，“序列化”是什么？一次执行一步计算，而不是同时拆分和处理：