c - 使用OpenMP和块方法: Can I Do Better?加快矩阵乘法

这是我写的代码:

#include <omp.h>
void matrix_multi(int c[][TSIZE], int a[][TSIZE], int b[][TSIZE])
{
   int B=8;

  int i, j, k,i1,j1,k1;
#pragma omp parallel for private(i,j,k,i1,j1,k1) schedule(auto) collapse(3)
  for (i=0; i<TSIZE; i+=B)
    for (j=0; j<TSIZE; j+=B)
      for (k=0; k<TSIZE; k+=B)
        for (i1=i;i1<i+B;i1++)
          for (j1=j;j1<j+B;j1++)
            {
              int sum=0;
              for (k1=k;k1<k+B;k1++)
                {
                  sum+=a[i1][k1]*b[k1][j1];
                }
              c[i1][j1]+=sum;
            }

}

我的问题是:在三个内部循环上进行一些进一步的处理，我能否获得更好的性能？

最佳答案

线性代数是计算机执行的最常见的运算之一。在游戏和图形库中，这是最常见的操作。它已经过大量研究和优化，并且整个研究小组都对此进行了专门研究。

如果您关心速度，则应该使用BLAS库执行矩阵乘法。 BLAS库将优化的一些功能:

通过在块中执行矩阵乘法而不是在整个矩阵上循环

来最大程度地减少缓存丢失

针对计算机的缓存大小

优化块大小

如果计算机/CPU具有多个缓存级别，请使用多个优化的块大小级别

使用SIMD指令(如果在CPU上可用)

请注意，并行化不在列表中。这是因为在当今的计算机中，内存访问速度比CPU慢。由于上下文切换的开销，您将在openmp上看到较差的性能。