寻找最快的方法来计算大型矩阵并输出它们？

Question

我正在尝试编写关于传感器计算器的程序，我想听听你们的意见，我怎样才能改进我的程序的执行时间？

简而言之，传感器计算器是执行矩阵乘法的程序。它可以每秒接收50,000块矩阵。传感器计算器的主要工作是接收矩阵，并使用程序中已经存储的5个矩阵之一计算它们。

传感器计算器有5种方法，每种方法都有自己的矩阵，它们与接收的(参数)矩阵(矩阵乘法)相乘。当然，它们还会返回产生的矩阵。

1. 我在各种电脑上总共有5万个虚拟审查器。
2. 每个传感器每秒钟用UDP将一个矩阵发送到计算器(服务器)。
3. 服务器，托管传感器计算器，接收矩阵并进行计算。
4. 服务器将用UDP将结果发送回传感器(客户端)。

所有矩阵都是10x10大小的。

例如，第一种方法是：

public int[10][10] calculateWind(int[10][10] A){

 int[10][10] C = new int[10][10]; //

    for (int i = 0; i < 10; i++) { // Row
        for (int j = 0; j < 10; j++) { // Column
            for (int k = 0; k < 10; k++) { // Column
                C[i][j] += A[i][k] * B[k][j];//B is constant matrix(private attribute)
            }
        }
    }

    return C;}

我正在使用Java，但是有人告诉我，我可以在java中使用FORTRAN &C，这会有帮助吗？

我正试图找到最快的方法。告诉我所有你认为能帮助我的程序提高性能的东西。改变编程语言？使用唯一的算法？

除使用汇编外，欢迎所有建议，谢谢您的建议。

Answer 1

您应该在分析器中运行该程序，以查找热点，并测量您的更改所产生的影响。

一个可能的改进是重新排序您的循环，以尽量减少缓存丢失：

for (int i = 0; i < 10; i++) {
    for (int k = 0; k < 10; k++) {
        for (int j = 0; j < 10; j++) {
            C[i][j] += A[i][k] * B[k][j];
        }
    }
}

对于像您这样小的矩阵，不太可能有显著的改进，因为您的整个数据适合CPU缓存。

使用C不太可能提高性能。经过几次迭代之后，JIT将代码编译为本机，CPU运行的代码与C编译器产生的代码基本相同。由于自动矢量化，Fortran可能会更好，但对于如此小的矩阵，两者的差别可能并不大。

Answer 2

有些库用比简单的三个嵌套循环更快的算法实现矩阵乘法。

考虑一下这个答案：Performance of Java matrix math libraries?