所以我已经到了 DSYEVD 变得不切实际的地步，因为它对内存的要求更高——它需要至少 240GB 内存来对角化我的矩阵，所以我正在考虑转向 DSYEV 例程，它需要更少的内存；
DSYEVD需要 (1 + 6N + 3N^2) 个字，而DSYEV只需要 3N + N^2。
我拥有的较小矩阵的尺寸约为 100,000，而较大的矩阵尺寸约为 230,000。显然，第二个必须使用 DSYEV 完成，但第一个我可以使用任何一个。
我快速浏览了谷歌，但找不到任何相关的基准——唯一可用的基准有 N=10-1000，并且是密集矩阵。我的矩阵是 100K 维度和 90% 稀疏，以及 230K 维度和 95% 稀疏。
有谁知道我可以期望这需要多长时间？
我已经使用 DSYEVD 从每个特征向量中提取了前 3000 个特征向量和值，但现在我需要将它们全部提取出来。当仅采用 3K 向量时，使用迭代方案，100K 矩阵需要约 1.6 天，230K 矩阵需要约 3 天。这些作业在 Intel(R) Xeon(R) CPU E5-4640 0 @ 2.40GHz 和 256GB 内存上运行。