YangShu_矩阵乘法性能优化实验_Report1
需积分: 0 77 浏览量
2022-08-03
12:58:41
上传
评论
收藏 438KB PDF 举报
矩阵乘法性能优化实验
一、实验配置
【平台】：Intel(R) Core(TM) i5-4590 CPU @ 3.30GHz、Windows10 专业版
【IDE】：Microsoft Visual Studio 2015 Enterprise
二、优化性能展示
数据规模较小时，加速比不稳定，当数据规模增大到 2000 维以上时，可达到接近 30
倍的加速比。表 1 中展示的是从 1024 维到 10240 维的矩阵乘法运算的时间记录。
表 1 不同矩阵规模下的加速比
矩阵规模
老师的程序运行时间
T1（秒）
我的程序运行时间
T2（秒）
加速比（T1/T2）
1024
4.359
0.137
31.82
2048
34.67
1.08
32.10
3072
118.697
4.546
26.11
4096
276.356
8.935
30.93
5120
536.452
18.73
28.64
6144
962.734
27.905
34.50
7168
1471.89
49.167
29.94
8192
2288.99
76.873
29.78
9216
3226.3
102.493
31.48
10240
4289.64
128.812
33.30
注：由于运行时间太久，表中加速比只是一次运行的结果，没有多次执行求平均。
图 1 不同规模下的矩阵乘法加速比
从上图 1 中可以看出，矩阵规模 1024 维以上的时候，加速比在 30 附近徘徊。
0.00
10.00
20.00
30.00
40.00
0 2000 4000 6000 8000 10000 12000
加速比（
T1 / T2
）
矩阵规模
不同规模下的矩阵乘法加速比
资源评论
光与火花
- 粉丝: 25
- 资源: 335
最新资源
- 基于matlab的虫害侵蚀系统带Gui界面+源代码+全部数据+文档说明+详细注释+使用说明+截图(高分课程设计)
- 基于Matlab的教室人数统计系统 可以统计正脸情况下的人数+源代码+全部数据+文档说明+详细注释+使用说明+截图(高分课程设计
- 基于MATLAB的水果分级系统，带GUI界面+源代码+全部数据+文档说明+详细注释+使用说明+截图(高分课程设计)
- 基于MATLAB的车票发票识别系统带GUI界面+源代码+全部数据+文档说明+详细注释+使用说明+截图(高分课程设计)
- 微信小程序电商实战课程SpringBoot2+Vue3+Element plus.rar
- 4.mht
- vulnhub靶场实战系列-DC-1实战流程图
- 使用python绘制一个笑脸
- Java 23种设计模式全归纳
- python完整代码-汉诺塔
资源上传下载、课程学习等过程中有任何疑问或建议，欢迎提出宝贵意见哦~我们会及时处理！
点击此处反馈
