【发布时间】：2012-07-09 18:51:19
【问题描述】：
我有一个关于使用 CUDA 对数百个小矩阵进行特征分解的问题。
我需要同时计算数百个（例如 500 个）小型（64×64）实对称矩阵的特征值和特征向量。我尝试通过使用国际象棋锦标赛排序的 Jacobi 方法来实现它（有关更多信息，请参阅this paper (PDF)）。
在该算法中，每个块中定义了 32 个线程，而每个块处理一个小矩阵，32 个线程协同工作，对 32 个非对角元素进行膨胀直到收敛。但是，我对它的表现不是很满意。
我想知道我的问题在哪里有更好的算法，即许多 64×64 实对称矩阵的特征分解。我想户主的方法可能是一个更好的选择，但不确定它是否可以在 CUDA 中有效实施。网上有用的信息不多，因为大多数其他程序员更感兴趣的是使用 CUDA/OpenCL 来分解一个大矩阵而不是很多小矩阵。
【问题讨论】：
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你想计算什么？整个分解？还是只有特征值？还是只有几个特征值/特征向量？
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您的绩效目标是什么？你有没有花时间分析？结果如何？
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@TimChild 是正确的 - 你的“我对它的表现不满意”并没有告诉我们太多。
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一飞，如果您不提供更多关于您的问题的细节，我们将无法给您任何合理的答案。
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@yifei-huang 我们愿意提供帮助。如果您可以提供更多关于“对性能不满意”的意思的信息，它可能会有所帮助，否则我会投票关闭......
标签： matrix cuda opencl linear-algebra numerical-methods