¿Cuál es el estado del arte en la multiplicación de matrices grandes en grupos de computadoras (octubre de 2014)?

Matlab, o “laboratorio matricial”, como lo llaman los niños 😉

Hay más arte señorial que las personas más geniales que yo. Pero matlab es generalmente bueno para adaptarse a nuevas investigaciones con respecto a su homónimo.

– revisado –

> No sé si está familiarizado con los matlabs integrados en el paquete de paralelización. Es trivial de implementar y sorprendentemente versátil.

> Trivialmente, matrix mult es esencialmente solo para bucles. Paralelizar en el exterior probablemente le dará una velocidad decente.

> La paralelización de GPU como cuda es excelente, pero depende del hardware.

> La factorización de matriz no negativa parece un algoritmo flexible que podría o está adaptado a la paralelización trivial. Pero para [matemáticas] W_ {m \ veces p} H_ {p \ veces n} = V_ {m \ veces n} [/ matemáticas], desea minimizar p

> Otro enfoque sería evitar la multiplicación todos juntos y solo encontrar la SVD y trabajar con eso. Calcular la SVD de un producto / cociente de matriz general