我必须乘以 2（大多数时候）稀疏矩阵。这些矩阵相当多（大约 10k*10k），我有两个 Xeon Quad 核心和一个线程来完成这项工作？
有没有用于多线程复制的快速库？任何其他建议？
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我会尝试来自 CERN 的Colt。它现在有点老了，但仍然为你正在尝试的东西提供了优秀的库。
对于并行处理，请尝试更新的Parallel Colt。
于 2010-01-15T19:49:26.240 回答
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考虑到 Colt 和 Parallel Colt，它们的速度不是很快。如果您坚持使用 Java 并期望快速的数值计算，请使用 JBLAS。JBLAS 使用 ATLAS。我已编译 JBLAS 以使用多线程 ATLAS - 默认情况下它不这样做。您需要更改一些配置选项。然而，即使是单线程 JBLAS 也比多线程 Colt 和并行 Colt 更快。我测试了 Colt、Parallel Colt、JAMA 和 JBLAS。JBLAS 是一个国家里最好的。
Colt 和 Parallel Colt 非常慢。JAMA 也是如此。Java 中用于此类事情的最佳库是 JBLAS。
于 2010-06-29T11:40:09.183 回答
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于 2010-01-15T19:48:11.780 回答
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你看过Java Matrix Benchmark吗？它比较了几个最常见的 java 线性代数包之间的性能——包括几个使用/调用本机代码的包。矩阵乘法当然是测试/比较的事情之一，最新的基准测试实际上是在双四核英特尔至强机器上完成的。
您没有看到这些库如何使用稀疏矩阵执行（或者如果它们完全支持）。
使用纯 Java 实现可以获得非常好的性能，但是如果您希望使用这么大的矩阵获得最佳性能，则必须“离开 JVM”。
于 2015-10-29T09:55:48.777 回答
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是的，有用于多线程矩阵乘法的库；让谷歌成为你的朋友。尽管如果您只有一个线程，则可能不需要多线程。为什么八核机器上只有一个线程？要考虑的一个库是 Java BLAS 接口。
您肯定采取了正确的方法，寻找库而不是尝试自己编写。
于 2010-01-15T19:49:22.330 回答