从零开始在CPU上实现快速多维矩阵乘法

这篇文章探讨了如何在CPU上从零开始实现高效的多维矩阵乘法。作者首先分析了Numpy是如何利用高度优化的BLAS库实现快速矩阵乘法的，指出Numpy在Intel CPU上可以达到每周期18 FLOPS的惊人速度。然后，作者尝试使用C++从头实现矩阵乘法，并通过缓存感知循环排序、分块和多线程等优化技术，逐步提高代码的性能。最终，作者实现了一个性能约为Numpy一半的版本，并总结了优化矩阵乘法的关键在于深入理解CPU架构和缓存机制，以及选择合适的优化策略。