普通矩阵乘法-多线程算法

OpenBLAS矩阵乘法源码结构分析 用于记录阅读分析OpenBLAS源代码的各种知识点,防止遗忘。这里主要记录OpenBLAS的代码结构,因为确实比较复杂,直接看源代码很可能比较蒙比,如果知道其结构,看起来就比较轻松了。至于OpenBLAS矩阵乘法的算法,这篇不涉及,我会在另一篇文章中简单(瞎jb)分析。OpenBLAS代码总体上可以分成三个层次:1.接口层 在OpenBLAS接口层中,运算又分为三个类型,分别是level1到3, 阅读详情

发布一个k8s部署视频:https://edu.youkuaiyun.com/course/detail/26967

课程内容:各种k8s部署方式。包括minikube部署,kubeadm部署,kubeasz部署,rancher部署,k3s部署。包括开发测试环境部署k8s,和生产环境部署k8s。

腾讯课堂连接地址https://ke.qq.com/course/478827?taid=4373109931462251&tuin=ba64518

第二个视频发布  https://edu.youkuaiyun.com/course/detail/27109

腾讯课堂连接地址https://ke.qq.com/course/484107?tuin=ba64518

介绍主要的k8s资源的使用配置和命令。包括configmap,pod,service,replicaset,namespace,deployment,daemonset,ingress,pv,pvc,sc,role,rolebinding,clusterrole,clusterrolebinding,secret,serviceaccount,statefulset,job,cronjob,podDisruptionbudget,podSecurityPolicy,networkPolicy,resourceQuota,limitrange,endpoint,event,conponentstatus,node,apiservice,controllerRevision等。

第三个视频发布:https://edu.youkuaiyun.com/course/detail/27574

详细介绍helm命令,学习helm chart语法,编写helm chart。深入分析各项目源码,学习编写helm插件
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package com.data.struct;

import java.util.concurrent.CountDownLatch;

public class MultiThreadMatrixMultipy {
	
	static int[][]a=new int[][]{
			{1,2,3,4},
			{5,6,7,8},
			{9,10,11,12},
			{13,14,15,16}
	};
	static int[][]b=new int[][]{
			{1,3,5,7},
			{2,4,6,8},
			{11,13,15,17},
			{12,14,16,18}
	};
	static int[][]c=new int[a.length][a.length];
	
	private static void matrixFirstLoop(int[][]a,int[][]b,int[][]c,int i,int i2,CountDownLatch cdl)throws Exception{
		if(i==i2){
			CountDownLatch cd=new CountDownLatch(2);
			matrixSecondLoop(a,b,c,i,0,b.length-1,cd);
		}else{
			int mid=(i+i2)/2;
			new maxtrixFirstThread(a,b,c,i,mid,cdl).start();
			new maxtrixFirstThread(a,b,c,mid+1,i2,cdl).start();
			cdl.await();
		}
	}
	
	private static void matrixSecondLoop(int[][]a,int[][]b,int[][]c,int i,int j,int j2,CountDownLatch cdl)throws Exception{
		int n=c.length;
		if(j==j2){
			c[i][j]=0;
			for(int k=0;k<n;k++){
				c[i][j]=c[i][j]+a[i][k]*b[k][j];
			}
			
		}else{
			int mid2=(j+j2)/2;
			new maxtrixSecondThread(a,b,c,i,j,mid2,cdl).start();
			new maxtrixSecondThread(a,b,c,i,mid2+1,j2,cdl).start();
			cdl.await();
			
		}
	}
	
	private static class maxtrixFirstThread extends Thread{ 
		private int[][]a;
		private int[][]b;
		private int[][]c;
		private int i;
		private int i2;;
		private   CountDownLatch cdl;
		public maxtrixFirstThread(int[][]a,int[][]b,int[][]c,int i,int i2,CountDownLatch cdl){
			this.a=a;
			this.b=b;
			this.c=c;
			this.i=i;
			this.i2=i2;
			this.cdl=cdl;
		}
		@Override
		public void run() {
			try {
				CountDownLatch cdlnext=new CountDownLatch(2);
				matrixFirstLoop(a,b,c,i,i2, cdlnext);
				cdl.countDown();
			} catch (Exception e) {
				// TODO Auto-generated catch block
				e.printStackTrace();
			}
		}
	}
	
	private static class maxtrixSecondThread extends Thread{ 
		private int[][]a;
		private int[][]b;
		private int[][]c;
		private int j;
		private int j2;
		private int i;
		private   CountDownLatch cdl;
		public maxtrixSecondThread(int[][]a,int[][]b,int[][]c,int i,int j,int j2,CountDownLatch cdl){
			this.a=a;
			this.b=b;
			this.c=c;
			this.j=j;
			this.j2=j2;
			this.cdl=cdl;
			this.i=i;
		}
		@Override
		public void run() {
			try {
				CountDownLatch cdlnext=new CountDownLatch(2);
				matrixSecondLoop(a,b,c,i,j,j2, cdlnext);
				cdl.countDown();
			} catch (Exception e) {
				// TODO Auto-generated catch block
				e.printStackTrace();
			}
		}
	}
	private static int[][] ordernaryMultipy(int [][] a,int[][]b){
		int n=a.length;
		int [][] c=new int[n][n];
		for(int i=0;i<n;i++){
			for(int j=0;j<n;j++){
				for(int k=0;k<n;k++){
					c[i][k]+=a[i][j]*b[j][k];
				}
			}
		}
		return c;
	}
	
	public static void printC(){
		for(int i=0;i<c.length;i++){
			for(int j=0;j<c[i].length;j++){
				System.out.print(c[i][j]+" ");
			}
			System.out.println();
		}
	}
	
	
	public static void main(String[] args)throws Exception {
		CountDownLatch cdlnext=new CountDownLatch(2);
		matrixFirstLoop(a,b,c,0,a.length-1,cdlnext);
		cdlnext.await();
		printC();
	}

}

 

矩阵乘法优化:从高斯消元到Strassen与Winograd算法 在计算机科学中,乘法操作因其硬件实现复杂和高精度计算下的平方级时间复杂度,常被视为性能瓶颈。为了提升计算效率,减少乘法次数成为算法优化的核心课题。其原理在于通过数学变换和预处理,用廉价的加法或内存访问替代昂贵的乘法,从而降低整体计算复杂度。这一思想在高斯消元法中体现为通过行缩放避免重复除法计算;在Strassen算法中,则通过递归分治将矩阵乘法的复杂度从O(n³)降至O(n^2.807),实现了用加法换乘法的突破;而Winograd算法进一步优化了加法次数,提升了数值稳定性。这些技术在高性能计算、深度学习( 阅读详情

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onlymscn的博客 2079

写一个基于NEON指令的矩阵乘法(一)

本文转自http://www.jianshu.com/p/68879baa7c1f?from=timeline&isappinstalled=0,作者分析的非常清晰易懂。 这是文章的第一部分。阅读后读者应能了解计算机算矩阵乘法与我们自己笔算有何不同,如何根据这些不同来设计最基本的矩阵乘法算法,并扩展成具有标准接口的函数,以及设计算法时值得注意之处。错漏之处欢迎指正。 1. 在计算机上

VivienFu的专栏 7663

使用omp并行技术实现矩阵乘法

parallel for:parallel和for指令的结合,也是用在for循环语句之前,表示for循环体的代码将被多个线程并行执行,它同时具有并行域的产生和任务分担两个功能;lastprivate:是用来指定将线程中的一个或多个私有变量的值在并行处理结束后复制到主线程中的同名变量中,负责拷贝的线程是for或sections任务分担中的最后一个线程;firstprivate:指定一个或多个变量在每个线程都有它自己的私有副本,并且私有变量要在进入并行域或任务分担域时,继承主线程中的同名变量的值作为初值;

weixin_56273009的博客 898

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C=A*B以C来划分,假设线程数为m,矩阵维度为n*n。那么每个线程计算C的元素个数为n*n/m; /* 矩阵并行计算 C=A*B --- C(i,j)等于A的第i行乘以第j列 */ #include &lt;stdio.h&gt; #include &lt;time.h&gt; #include &lt;stdlib.h&gt; #include &lt;math.h&gt...

weixin_34034670的博客 956

【Intel校企合作课程】基于oneAPI的C++/SYCL(DPC++)的并行矩阵乘法操作

使用了Intel oneAPI DPC++/C++ Compiler技术。

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