為什么MATLAB在矩陣乘法中速度這么快？我正在使用CUDA、C+、C#和Java編寫一些基準，并使用MATLAB進行驗證和矩陣生成。但當我用MATLAB進行乘法時，2048x2048甚至更大的矩陣幾乎立即被乘以。 1024x1024 2048x2048 4096x4096
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CUDA C (ms) 43.11 391.05 3407.99
C++ (ms) 6137.10 64369.29 551390.93
C# (ms) 10509.00 300684.00 2527250.00
Java (ms) 9149.90 92562.28 838357.94
MATLAB (ms) 75.01 423.10 3133.90只有CUDA是有競爭力的，但我認為至少C+會有點接近，而不是60x慢點。所以我的問題是-MATLAB是怎么做到這么快的？C+代碼：float temp = 0;timer.start();for(int j = 0; j < rozmer; j++){
for (int k = 0; k < rozmer; k++)
{
temp = 0;
for (int m = 0; m < rozmer; m++)
{
temp = temp + matice1[j][m] * matice2[m][k];
}
matice3[j][k] = temp;
}}timer.stop();編輯：我也不知道如何看待C#結果。算法與C+和Java完全相同，但是有一個巨大的飛躍2048從…1024?編輯2：最新的MATLAB和4096x4096結果
3 回答
梵蒂岡之花
TA貢獻1900條經驗 獲得超5個贊
>> A = rand(1024); gA = gpuArray(A);% warm up by executing the operations a couple of times, and then:>> tic, C = A * A; tocElapsed time is 0.075396 seconds.>> tic, gC = gA * gA; tocElapsed time is 0.008621 seconds.
gpuArray
使用R2014a更新timeitgputimeit
>> A = rand(1024); gA = gpuArray(A);>> timeit(@()A*A)ans = 0.0324>> gputimeit(@()gA*gA)ans = 0.0022
使用R2018b更新
>> timeit(@()A*A)ans = 0.0229>> gputimeit(@()gA*gA)ans = 4.8019e-04
小唯快跑啊
TA貢獻1863條經驗 獲得超2個贊
歷史：
BLAS：
爭取更好的業績：
矩陣乘法的技術細節：
dgemm
matice2[m][k]matice2[0][k]matice2[1][k]matice28*1024*1024
timer.start();float temp = 0;//transpose matice2for (int p = 0; p < rozmer; p++){
for (int q = 0; q < rozmer; q++)
{
tempmat[p][q] = matice2[q][p];
}}for(int j = 0; j < rozmer; j++){
for (int k = 0; k < rozmer; k++)
{
temp = 0;
for (int m = 0; m < rozmer; m++)
{
temp = temp + matice1[j][m] * tempmat[k][m];
}
matice3[j][k] = temp;
}}timer.stop();dgemm
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