hjk41的日志

太大的矩阵(1000*1000以上)在使用一般的算法运算时会产生很多的cache miss，导致运算速度太低，所以有必要进行优化

1000*1000的整型矩阵需要占用大约4MB，这样大的数据一般是不可能完全放到cache里的，所以最好的方法就是把它切成几个小块，然后对每个小块进行运算。

对矩阵加减法来说，这样切的意义不大，因为它们完全就是顺序操作，每个数据只用到一次，所以切成小块的cache miss率并不会降低

对乘法运算来说就比较重要了，比如矩阵运算 c=a*b，如果a,b都是1000*1000的矩阵，那么a中每个元素都要参与1000次运算，这时将矩阵切成小块的意义就大了。
一般来说，我们算矩阵乘法时会将a中的第 i 行与b中的第 j 列顺序相乘，以得到 c[i][j]，这样的话等到 a 中第 i 行最后一个数据与 b 中第 j 列最后一个数据相乘时， a[i][0]与b[0][j]已经很久没用了，很可能已经被淘汰出cache，再算 a[i][0]*b[0][j+1]时又得从内存中取，所以速度很慢。如果将a,b分块进行运算，就能在很大程度上避免这种情况，从而加速程序运行。