本文主要是介绍算法矩阵提速原理，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
不管是图形还是AI，如果看过相关的算法，都会注意到矩阵运算，很多讲算法的教程都会说将for转换成矩阵，可以极大的增加效率。
但是这不是为难我们这些数学低能儿吗？矩阵运算这些高级货算是高级数学了，比CURD还是难多了。今天还是抽时间来看看。
其实就我来看，计算机懂个P的高等数学，什么线性代数，概率，微积分，对于计算机来说都没有意义，没有意义，没有意义。计算机懂得就是1+1=10。但是在实践中，很多算法一旦上了矩阵，就跟开了外挂一样，速度飞快，这个又是什么原因呢？难道真的计算机上了大学，学了高等数学？我觉得不是，原因还是和计算机中CPU的特性有关。要知道背后的原理，还是得从汇编着手。
（因为最近实在忙，目前的代码来自GPT，感觉不是很准，后面有时间会更新）
for的汇编：
section .text
global for_loopfor_loop:push ebpmov ebp, espmov ecx, [ebp+8] ; 循环计数器的上限mov eax, 0 ; 初始化计数器loop_start:; 这里执行循环体的操作inc eax ; 计数器加一cmp eax, ecx ; 比较计数器和上限jl loop_start ; 如果计数器小于上限，则继续循环pop ebpret
在 for 循环中，每次迭代都需要执行比较和条件跳转操作，以及计数器的增加操作。这意味着每次循环迭代都会有额外的指令开销和跳转开销。
矩阵的汇编（这里我是觉得没说全，应该涉及到_mm256_dp_ps这些指令）：
section .text
global matrix_multiplymatrix_multiply:push ebpmov ebp, esp; 这里执行矩阵乘法的操作pop ebpret
而在矩阵运算中，尤其是矩阵乘法，通常会使用更多的向量化指令和并行化技术。这使得矩阵运算可以更有效地利用处理器的并行性和向量化能力，从而减少了指令级别的开销。
总的来说：
矩阵运算涉及大量的数据并行处理，可以更好地利用现代处理器的并行性能。矩阵运算通常涉及大规模的数据集，这意味着可以更好地利用处理器的缓存系统和数据局部性。矩阵运算往往可以通过优化算法和数据访问模式来提高计算效率，例如分块矩阵乘法、缓存优化等。
另外一方面可以掰扯的就是计算机历史了。我自己买入的第一台计算机是MMX166，应该是97年。当时牛逼吹的非常响，说什么多媒体CPU，然后我就稀里糊涂买了。MMX是什么呢？MMX 指令集包括一系列针对整数运算和 SIMD（Single Instruction, Multiple Data，单指令，多数据）操作的指令。这些指令允许处理器同时对多个数据元素执行相同的操作，从而实现更高的数据吞吐量和更高的性能。MMX 指令集主要用于处理像素、音频和视频数据等多媒体应用程序。
这里又要说说图形，音视频的数据的一些特点了，这些数据就是矩阵运算的最好示范，现在的CPU架构中，为了加速这些运算，所以进行了很多特别的优化，比如超线程，SIMD等等。所以说计算机并不是天生就擅长矩阵运算，而是之前环境中，为了加速多媒体的处理，大神们在CPU中做了很多针对矩阵运算的强化和优化。相当于体系中有了一条高速的特别通道。
所以回到现在，为了使用这个特别通道，将很多运算写成矩阵运算的形式，就可以大大的加速。此外，很多AI算法本身从数学上来说也是矩阵运算，这个就更合适了。所以这里也解释了为什么GPU更适合处理AI算法，因为GPU本身是用来处理图像的，就是矩阵运算，从设计之初就这样考虑的。后面误打误撞发现也很适合干AI，所以直接原地起飞，这个就是另外的一个故事了。
简而言之，在现在的CPU体系中，使用矩阵运算，可以更贴近现在的架构，比如Cache的结构，SIMD的指令集以及一些其它指令集。所以会觉得速度很快。
当然，也是看优化，如果说一个编译器能自动把多层的for优化到底，也是性能不会比矩阵运算差，就看有没有大神愿意出来干这事了。
参考：
27 | SIMD：如何加速矩阵乘法？_simd 矩阵乘法-CSDN博客
SIMD加速矩阵运算-CSDN博客
这篇关于算法矩阵提速原理的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
