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我需要将大小为 5000x5000 的大矩阵乘以 20000x20000。我在查找具有稀疏矩阵但可以进行快速乘法的库时遇到问题。

首先，我已经阅读了上一个关于 Java 矩阵库性能的问题（Java 矩阵数学库的性能？）。基于那里的最佳答案，我决定使用 JBLAS，因为它是最快的之一。就我而言，乘以 5000x5000 矩阵大约需要 50 秒左右，这比 Matlab 慢很多，但仍然可以忍受。

问题是矩阵可能非常大（最多 20k x 20k 或更多），但它们通常很稀疏。矩阵中只有 30% 的元素是非零的。JBLAS 不提供任何稀疏矩阵实现，因此存储大型密集矩阵所需的内存占用可能会非常高。我尝试切换到 MTJ/Netlib，因为它应该是基准测试中具有稀疏矩阵的更好的库之一。这里的注释（https://github.com/fommil/netlib-java/）说要获得最佳性能，我必须在我的机器上编译一个原生 BLAS。所以我下载了 OpenBLAS，编译并安装了它。我还运行了一些命令来在 Ubuntu 13.10 上设置 OpenBLAS 库：

$ cd ~/build/OpenBLAS
$ make
$ sudo make install PREFIX=/usr/local/openblas
$ sudo cat "/usr/local/openblas/lib" > /etc/ld.so.conf.d/openblas.conf
$ sudo ldconfig
$ sudo update-alternatives --install /usr/lib/libblas.so.3 libblas.so.3 /usr/local/openblas/lib/libopenblas.so 90
$ sudo update-alternatives --config libblas.so.3

我在最后一个更新替代步骤中选择了我编译的 OpenBLAS 库。我假设在此之后，Netlib 拿起我编译的 OpenBLAS 库并使用它。我还从http://r.research.att.com/benchmarks/R-benchmark-25.R运行了一些基准测试，并观察到之前（使用来自 ubuntu 的默认 blas）和之后的情况（使用我的编译 OpenBLAS）。

但是，MTJ 中的矩阵-矩阵乘法性能仍然很慢。例如，我有两个矩阵 A = 5824x5824，W = 5824x4782。我在Java中像这样将它们相乘

Matrix AW = new FlexCompRowMatrix(A.numRows(), W.numColumns());
A.mult(W, AW);

代码已经运行了超过 45 分钟，足以输入整篇文章，但仍未完成。使用 JBLAS，相同的矩阵乘法只需不到 1 分钟。有什么我错过的吗？

谢谢 ！

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JBLAS 进行密集矩阵运算。MJT 既密集又稀疏。以密集方式使用“稀疏”矩阵很慢。FlexCompRowMatrix创建一个稀疏矩阵。

直接与 JBLAS 进行比较，您想要做的是：

Matrix a = new DenseMatrix(5000,5000);
Matrix b = new DenseMatrix(5000,5000);
Matrix c = new DenseMatrix(5000,5000);

a.multAdd(b, c);

使用 MJT+OpenBlas 的性能应该和 MatLab 差不多。

于 2013-12-29T22:15:34.527 回答
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请参阅http://jeshua.me/blog/NetlibJavaJNI 并注意您可能必须在测试中更新本机包名称以演示使用。

例如，可能需要更改： Class javaBlasClass = Class.forName("org.netlib.blas.JBLAS"); 至：类 javaBlasClass = com.github.fommil.netlib.BLAS.class；

于 2017-04-12T07:13:09.190 回答