numpy在做矩阵乘法时是否使用内存中的空间局部性？
在对大矩阵（例如A和B，A.dot(B))进行乘法时，numpy是通过计算B的转置和使用行乘法来使用空间局部性，还是以列的方式访问B的元素，这将导致许多缓存丢失。我观察到，当我运行同一个程序的多个实例时，内存带宽正在成为瓶颈。例如，如果我在一台20核的机器上运行一个程序的4个独立实例，它执行矩阵乘法（对于大矩阵），我只看到2.3倍的加速。
共有1个答案
Numpy点在multiarraymodule.c中实现为pyarray_matrixproduct2。它实际使用的实现依赖于许多因素。
如果将numpy链接到BLAS实现，那么dtypes都是double、cdouble、float或cfloat，并且数组的维数不超过2个，那么numpy将数组交给BLAS实现。is的作用取决于您使用的包。
否则，不，它不这样做。然而，至少在我的机器上，使用转置和einsum来执行这个操作（或者只是一个点积）比仅仅使用dot慢十倍，因为dot会推到blas。
-
主要内容：逐元素矩阵乘法,矩阵乘积运算,矩阵点积矩阵乘法是将两个矩阵作为输入值，并将 A 矩阵的行与 B 矩阵的列对应位置相乘再相加，从而生成一个新矩阵，如下图所示： 注意：必须确保第一个矩阵中的行数等于第二个矩阵中的列数，否则不能进行矩阵乘法运算。 图1：矩阵乘法 矩阵乘法运算被称为向量化操作，向量化的主要目的是减少使用的 for 循环次数或者根本不使用。这样做的目的是为了加速程序的计算。 下面介绍 NumPy 提供的三种矩阵乘法，从而进一步
-
本文向大家介绍在Python中使用Numpy将两个矩阵相乘，包括了在Python中使用Numpy将两个矩阵相乘的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 在本教程中，我们将学习如何使用Python中的NumPy库将两个矩阵相乘。使用NumPy库很简单。 它有一个称为点的矩阵乘法方法。您可以使用以下命令安装NumPy库。 让我们看看程序中涉及的步骤。 导入NumPy库。 初始化矩阵。 将矩阵与nump
-
在使用numpy的python中，假设我有两个矩阵： 稀疏矩阵 密集的x*y矩阵 现在我想做，它将返回一个密集的矩阵。 但是，我只关心中非零的单元格，这意味着如果我这样做了，对我的应用程序不会有任何影响 <代码>S\u=S*S\u 显然，这将是对操作的浪费，因为我想把在
-
我正在处理一个非常大的稀疏矩阵乘法（matmul）问题。作为一个例子，让我们说： > A是一个二进制（75 x 200,000）矩阵。它很稀疏，所以我使用csc进行存储。我需要执行以下matmul操作： B=A.转置（）*A 输出将是大小为200Kx200K的稀疏对称矩阵。 不幸的是，B存储在我笔记本电脑上的RAM（或“核心”）中会变得太大。另一方面，我很幸运，因为B有一些属性可以解决这个问题。
-
做一些类似的事情 使用多个内核，运行良好。 所以，如果我要做整数矩阵乘法，我得做下面的一个： 使用numpy慢得让人痛苦的并庆幸我可以保留8位整数。 使用Scipy的并使用4倍内存。 使用numpy的并且只使用2倍内存，但要注意的是，在float16数组上的速度要比在float32数组上慢得多，比int8慢得多。 为多线程整数矩阵乘法找到一个优化的库（其实Mathematica就是这么做的，但我更
-
问题内容： 在numpy中，我有N个3x3矩阵的数组。这将是我如何存储它们的示例（我正在提取内容）： 我也有一个由3个向量组成的数组，这将是一个示例： 我似乎无法弄清楚如何通过numpy将它们相乘，从而实现如下效果： 与的形状（在投射到阵列）是。但是，由于速度的原因，列表实现是不可能的。 我尝试了各种换位的np.dot，但最终结果没有得到正确的形状。 问题答案： 使用 脚步 ： 1）保持第一根轴对