问题描述
我想执行重矩阵乘法
由于我的应用程序需要高性能,因此我决定使用JBLAS。
但是,我发现JBLAS在测试中比简单的for循环慢。
double[][] M = new double[3000][3100];
double[] a = new double [3100];
double[] b = new double[3000];
for(double[] row: M){
Arrays.fill(row, 3.343);
}
Arrays.fill(a, 1.324);
DoubleMatrix M1 = new DoubleMatrix(M);
DoubleMatrix a1 = new DoubleMatrix(a);
DoubleMatrix b1= new DoubleMatrix(b);
//1. Simple for loop : 366 ms
for(int i=0; i<3000; i++){
for(int j=0; j<3100; j++){
b[i] = b[i] + a[j]*M[i][j];
}
}
// 2. JBLAS : 1190 ms
b1 = M1.mmul(a1);
尽管它们是相同的计算,但JBLAS的速度比简单的for循环慢3倍。
是因为我的错误吗? 还是其他原因?
谢谢!
1楼
我自己找到了解决方案,并分享!
原因是本机代码涉及复制数据,因此矩阵向量乘法之类的操作无法从本机代码中受益。
因此,如果mmul函数识别出矩阵*向量乘法,则它将使用Java代码。
您可以在这里获得更多信息