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这是我并行乘法矩阵的代码：

public void multiplyParallel() {
    int numProcessors = Runtime.getRuntime().availableProcessors();
    int step = (int)MATRIX_SIZE/numProcessors;
    for (int i=0; i<numProcessors; i++)  {
        Runnable r = new MatrixMultiply(this.start, this.end);
        new Thread(r).start();
        this.start += step;
        this.end += step;
    }
    this.start = 0;
    this.end = 0;
}

@Override
public void run() { 
    for (int i=this.start; i<this.end; i++) 
        for (int j=this.start; j<this.end; j++)
            for (int k=this.start; k<this.end; k++)
                this.matrix3[i][j] = this.matrix1[i][k] * this.matrix2[k][j];
}

但是当我在 1024x1024 矩阵上运行此代码时，它只运行 2-3 毫秒，而串行版本运行大约 1 秒。我最多应该期望并行版本的 1/(numProcessors) 时间。

有什么我做错了吗？run() 方法被调用的次数与我机器上的处理器数量相同。

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有什么我做错了吗？

是的。您没有将矩阵相乘。您实际上正在做的是（实际上）将矩阵切成子矩阵，然后将位于原始矩阵对角线上的那些矩阵的子集相乘。

我建议你比较两个版本的计算结果......并从中得出你自己的结论。

矩阵乘法的有效并行化不是一个简单的问题。

这里有几个相关的链接，虽然是在一般层面：

另请注意，根据 Wikipedia，有比“朴素”( ) 乘法更有效的非并行算法。O(N^3)

于 2013-08-11T23:42:24.770 回答