Java矩阵乘法（快速）

Question

我需要将两个（大多数情况下）稀疏矩阵相乘。 这些矩阵非常大（约为10k*10k），而我的计算机只有两个Xeon四核处理器和一个线程来完成此任务。

是否有任何快速的多线程乘法库？还有其他建议吗？

- BigG

Answer 1

我建议你尝试来自CERN的Colt。虽然它有点老了，但仍然为你所需的提供了出色的库。

对于并行处理，请尝试较新的Parallel Colt。

- Adam Goode

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正是我要发布的内容。 - BobMcGee

你确定我可以创建一个 10k*10k 的矩阵吗？ - BigG

当然可以，这只有800 MB（对于double类型）。请确保您正在使用64位的JVM。 - Adam Goode

哦，而且它是稀疏的。没问题。 - Adam Goode

Answer 2

尊重Colt和Parallel Colt，但它们的速度并不太快。如果您坚持使用Java并期望快速数值计算，请使用JBLAS。JBLAS使用ATLAS。我已经编译了使用多线程ATLAS的JBLAS - 默认情况下它不会这样做。您需要更改一些配置选项。然而，即使是单线程的JBLAS也比多线程的Colt和Parallel Colt更快。我测试过Colt、Parallel Colt、JAMA和JBLAS。JBLAS是最好的。

Colt和Parallel Colt非常慢。JAMA也是如此。在Java中进行此类操作的最佳库是JBLAS。

- Hamaad Shah

Answer 3

在GPU上做吗？ http://www.nvidia.com/object/io_1254288141829.html

- Hamish Grubijan

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我有8个核心，2.6GHz，但我只使用其中一个。 - BigG

如果你正在进行单精度乘法，那么在一张好的显卡上运行的GPGPU实现仍然可能会比8个核心更快。由于它拥有如此多的流处理器（现代芯片中有数百个），因此GPGPU可以比CPU快10倍到100倍。 - BobMcGee

Answer 4

你看过Java矩阵基准测试了吗？它比较了几个最常见的Java线性代数包之间的性能，其中包括一些使用/调用本地代码的包。当然，矩阵乘法是其中之一被测试和比较的内容，而最新的基准测试执行实际上是在一个双路四核Intel Xeon机器上完成的。

你没有看到的是这些库如何使用稀疏矩阵（或者它们是否支持这种操作）。

使用纯Java实现可以获得非常好的性能，但如果你想要最好的大矩阵性能，你必须“离开JVM”。

- apete

Answer 5

是的，有用于多线程矩阵乘法的库；让谷歌成为你的朋友。但是如果你只有一个线程，多线程可能并不必要。为什么在一台8核机器上只有一个线程？一个值得考虑的库是Java BLAS接口。

你肯定采取了正确的方法，寻找库而不是尝试自己编写。

- High Performance Mark

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虽然有些混淆，但我相信 OP 想表达的是他/她还没有将算法多线程化，因此一个多线程实现的 LA 会很有帮助。 (?) - Chinasaur