矩阵乘法优化之分块矩阵
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了矩阵乘法优化之分块矩阵相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
当矩阵尺寸过大时,数据的大小将超过缓存的大小,这是容易出现满不命中现象。
将矩阵进行分块可以解决这个问题,以下是完整的矩阵乘法代码:
vord brck(array A, array B, array C, int n, int bsize) { int r, c, k, kk, cc; double sum; int en = bsize * (n/bsize); /* Amount that frts evenly into blocks */ for (r = 0; r < n; r++) for (c = 0; c < n; c++) C[r][c] = 0.0; for (kk = 0; kk < en; kk += bsize) { for (cc = 0; cc < en; cc += bsize) { for (r = 0; r < n; r++) { for (c = cc; c < cc + bsize; c++) { sum = C[r][c]; for (k = kk; k < kk + bsize; k++) { sum += A[r][k]*B[k][c]; } C[r][c] = sum; } } }
分析思路:
1. 矩阵分块前后的乘法计算总数恒定不变,分块前是n^3 。
2. 现将矩阵按mxm进行分块,整个矩阵被分成n^2/m^2 个子矩阵,乘法计算总是 (n^2/m^2) x n x m^2 。
3. 由2可知,分块后,矩阵以mxm为单位进行乘法运算,它被嵌套在三层循环内。
ps: 本算法分块后的并不是正方形矩阵,而是在n行或者n列上的矩阵乘积和。优点: 每次都在相邻位置上进行读写,提高了访问性能。
以上是关于矩阵乘法优化之分块矩阵的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章