使用多线程的奇异值分解(SVD)
使用多线程的奇异值分解(SVD)
提问于 2014-02-12 21:17:09
我使用SVDLIBC在3，5 the /3，9 the (6核/ 12线程)服务器上运行大型(120k X 600k)和稀疏(非零值的0.1)矩阵的部分SVD，RAM为128 of。
是否有可能使用多线程来加速这个过程，以便充分利用我的服务器配置？
我没有多线程的经验，因此我向你寻求友好的建议和/或手册/教程的指针。
编辑我也对备选方案持开放态度(matlab/octave，r等)
回答 2
Stack Overflow用户
发布于 2014-02-12 23:05:37
在Matlab语言中，对于稀疏矩阵，可以使用svds。这种实现得益于多线程计算(1)
Stack Overflow用户
发布于 2014-02-12 23:42:02
维度的。在过去有很好的经验。但是，然后我使用了商业版本的R，它是为了利用多线程而编译的，所以不能保证由于多线程而带来的速度提高。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/21729061
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