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我正在使用CUDA,C++,C#和Java进行一些基准测试,并使用MATLAB进行验证和矩阵生成.但是当我乘以MATLAB时,2048x2048甚至更大的矩阵几乎立即成倍增加.

             1024x1024   2048x2048   4096x4096
             ---------   ---------   ---------
CUDA C (ms)      43.11      391.05     3407.99
C++ (ms)       6137.10    64369.29   551390.93
C# (ms)       10509.00   300684.00  2527250.00
Java (ms)      9149.90    92562.28   838357.94
MATLAB (ms)      75.01      423.10     3133.90

只有CUDA具有竞争力,但我认为至少C++会有点接近并且不会60x慢.

所以我的问题是 - MATLAB如何快速地完成它？

C++代码:

float temp = 0;
timer.start();
for(int j = 0; j < rozmer; j++)
{
    for (int k = 0; k < rozmer; k++)
    {
        temp = 0;
        for (int m = 0; m < rozmer; m++)
        {
            temp …

prova.mat在MATLAB中考虑以下列方式获得

for w=1:100
    for p=1:9    
        A{p}=randn(100,1); 
    end
    baseA_.A=A;

    eval(['baseA.A' num2str(w) '= baseA_;'])

end

save(sprintf('prova.mat'),'-v7.3', 'baseA')

为了了解我的数据中的实际维度,1x9 cellin A1由以下9数组组成:904x5, 913x5, 1722x5, 4136x5, 9180x5, 3174x5, 5970x5, 4455x5, 340068x5.另一个Aj有类似的构成.

请考虑以下代码

clear all
load prova
tic
parfor w=1:100
       indA=sprintf('A%d', w);
       Aarr=baseA.(indA).A;
       Boot=[];
       for p=1:9
           C=randn(100,1).*Aarr{p};
           Boot=[Boot; C];  
       end
       D{w}=Boot;
end
toc

如果我在我的Macbook Pro中parfor使用4本地工作人员运行循环,则需要1.2秒.parfor用for它替换需要0.01秒.

根据我的实际数据,时间差为31秒对7秒[矩阵的创建C也更复杂].

如果已正确理解问题是计算机必须发送baseA给每个本地工作人员,这需要时间和内存.

您能否提出一个能够parfor比方便更方便的解决方案for？我认为保存所有单元格baseA是一种通过在开始时加载一次来节省时间的方法,但也许我错了.