将矩阵与向量相乘的最快方法

The fastest way to multiply a matrix with a vector?

本文关键字:方法 向量      更新时间:2023-10-16

任何人都可以提出任何更快的方法以将矩阵乘以此功能内的向量?

  inline void multiply(
        std::vector< std::vector<double> > &matrix,
        std::vector<double> &vector,
        std::vector<double> &result
    ){
        int size = (int) vector.size();
        result.resize(size);
        #pragma omp parallel for
        for(int i = 0; i < size; ++i){
              int j = 0;
            for(; j <= size - 16; j += 16){
                result[i] += matrix[i][j] * vector[j]
                    + matrix[i][j + 1] * vector[j + 1]
                    + matrix[i][j + 2] * vector[j + 2]
                    + matrix[i][j + 3] * vector[j + 3]
                    + matrix[i][j + 4] * vector[j + 4]
                    + matrix[i][j + 5] * vector[j + 5]
                    + matrix[i][j + 6] * vector[j + 6]
                    + matrix[i][j + 7] * vector[j + 7]
                    + matrix[i][j + 8] * vector[j + 8]
                    + matrix[i][j + 9] * vector[j + 9]
                    + matrix[i][j + 10] * vector[j + 10]
                    + matrix[i][j + 11] * vector[j + 11]
                    + matrix[i][j + 12] * vector[j + 12]
                    + matrix[i][j + 13] * vector[j + 13]
                    + matrix[i][j + 14] * vector[j + 14]
                    + matrix[i][j + 15] * vector[j + 15];
            }
            for(; j < size; ++j){
                result[i] += matrix[i][j] * vector[j];
            }
        }
    }

此功能在运行时称为很多次,因此对于总计算时间具有非常关键的影响。

根据硬件的不同,使用GPU并行化(ex:cuda)可能会有所帮助。