使稀疏矩阵快速相乘

代码是使用C++11编写的。每个进程得到两个矩阵数据（稀疏）。测试数据可以从此处输入链接描述下载

测试数据包含2个文件：a0（稀疏矩阵0）和a1（稀疏矩阵1）。文件中的每一行都是"i j v"，表示稀疏矩阵第i行、第j列的值为v。i、j、v都是整数。

使用c++11无序映射作为稀疏矩阵的数据结构。

unordered_map<int, unordered_map<int, double> > matrix1 ;
matrix1[i][j] = v ; //means at row i column j of matrix1 is value v;

以下代码耗时约2分钟。编译命令为g++ -O2 -std=c++11 ./matmult.cpp。

g++版本是4.8.1，Opensuse 13.1。我的电脑信息：英特尔（R）酷睿（TM）i5-4200U CPU@1.60GHz，4G内存。

#include <iostream>
#include <fstream>
#include <unordered_map>
#include <vector>
#include <thread>
using namespace std;
void load(string fn, unordered_map<int,unordered_map<int, double> > &m) {
  ifstream input ;
  input.open(fn);
  int i, j ; double v;
  while (input >> i >> j >> v)  {
    m[i][j] = v;
  }
}
unordered_map<int,unordered_map<int, double> > m1;
unordered_map<int,unordered_map<int, double> > m2;
//vector<vector<int> > keys(BLK_SIZE);
int main() {
  load("./a0",m1);
  load("./a1",m2);
  for (auto r1 : m1) {
    for (auto r2 : m2) {
      double sim = 0.0 ;
      for (auto c1 : r1.second) {
        auto f = r2.second.find(c1.first);
        if (f != r2.second.end()) {
           sim += (f->second) * (c1.second) ;
        }
      }
   }
  }
  return 0;
}

上面的代码太慢。我怎样才能让它跑得更快？我使用多线程。新代码如下，编译命令为g++ -O2 -std=c++11 -pthread ./test.cpp。大约花了1分钟我希望它更快

如何使任务更快谢谢！

#include <iostream>
#include <fstream>
#include <unordered_map>
#include <vector>
#include <thread>
#define BLK_SIZE 8
using namespace std;
void load(string fn, unordered_map<int,unordered_map<int, double> > &m) {
  ifstream input ;
  input.open(fn);
  int i, j ; double v;
  while (input >> i >> j >> v)  {
    m[i][j] = v;
  }
}
unordered_map<int,unordered_map<int, double> > m1;
unordered_map<int,unordered_map<int, double> > m2;
vector<vector<int> > keys(BLK_SIZE);
void thread_sim(int blk_id) {
  for (auto row1_id : keys[blk_id]) {
    auto r1 = m1[row1_id];
    for (auto r2p : m2) {
      double sim = 0.0;
      for (auto col1 : r1) {
        auto f = r2p.second.find(col1.first);
        if (f != r2p.second.end()) {
          sim += (f->second) * col1.second ;
        }
      }
    }
  }
}
int main() {
  load("./a0",m1);
  load("./a1",m2);
  int df = BLK_SIZE - (m1.size() % BLK_SIZE);
  int blk_rows = (m1.size() + df) / (BLK_SIZE - 1);
  int curr_thread_id  = 0;
  int index = 0;
  for (auto k : m1) {
    keys[curr_thread_id].push_back(k.first);
    index++;
    if (index==blk_rows) {
      index = 0;
      curr_thread_id++;
    }
  }
  cout << "ok" << endl;
  std::thread t[BLK_SIZE];
  for (int i = 0 ; i < BLK_SIZE ; ++i){
    t[i] = std::thread(thread_sim,i);
  }
  for (int i = 0; i< BLK_SIZE; ++i)
    t[i].join();
  return 0 ;
}