Multiplicación Rápida de Matrices con SIMD
Richard Startin escribió sobre la multiplicación de matrices de próxima generación en su publicación aquí. Pero en su código, está usando arreglos float[] unidimensionales. ¿Cómo puedo adaptar su código para usar matrices float[][] bidimensionales, que son más útiles para representar matrices? ¿O es común desenrollar dichas matrices a un arreglo unidimensional para el cálculo?
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El artículo de Richard Startin sobre la multiplicación de matrices de próxima generación utiliza matrices unidimensionales float[] para representar matrices. Sin embargo, es más conveniente utilizar matrices 2D float[][] para representar matrices. Para adaptar su código para usar matrices 2D, necesitamos cambiar la lógica de cómo se acceden las matrices en su código. Esto se debe a que el arreglo 1D utiliza un bloque continuo de memoria, mientras que el arreglo 2D no lo hace.
Para modificar el código, primero necesitamos cambiar el tipo de datos de float[] a float[][]. También necesitamos cambiar la forma en que funcionan los bucles. En lugar de un solo bucle for, necesitamos bucles for anidados: uno para iterar sobre las filas y otro para iterar sobre las columnas.
Es común usar matrices 1D para la multiplicación de matrices, ya que puede mejorar el rendimiento. Sin embargo, el uso de matrices 2D puede ser más natural para algunas aplicaciones que utilizan matrices, como el procesamiento de imágenes. Además, algunas bibliotecas y marcos, como NumPy para Python, utilizan matrices 2D para representar matrices.
En general, es posible adaptar el código de Richard Startin para utilizar matrices 2D float[][], pero el rendimiento puede no ser comparable al uso de matrices 1D float[]. Depende del caso de uso y del problema que se esté resolviendo.