python用并行的方式实现矩阵相乘

在 Python 中使用并行计算可以显著加速矩阵乘法的运算。下面给出一种利用 `multiprocessing` 模块实现并行矩阵相乘的方法。

首先，可以将矩阵按行划分为多个子矩阵，每个子矩阵对应一个进程进行计算。具体实现如下：

import numpy as np
from multiprocessing import Pool

def multiply_row(A, B_row):
    return np.dot(A, B_row)

def parallel_matrix_multiplication(A, B, num_processes=4):
    pool = Pool(num_processes)
    result = []
    for i in range(B.shape[0]):
        result.append(pool.apply_async(multiply_row, (A, B[i])))
    pool.close()
    pool.join()
    C = np.zeros((A.shape[0], B.shape[1]))
    for i, res in enumerate(result):
        C[i] = res.get()
    return C

上面的代码中，`multiply_row` 函数用于计算矩阵 A 和 B 的一行的点积，`parallel_matrix_multiplication` 函数则将 B 矩阵按行划分为多个子矩阵，每个子矩阵对应一个进程进行计算。最后再将各个子矩阵的结果合并得到最终的矩阵 C。

下面是一个使用例子：

A = np.random.rand(1000, 1000)
B = np.random.rand(1000, 1000)
C = parallel_matrix_multiplication(A, B)

注意，这种并行计算方式对于小型矩阵可能不会带来性能提升，而对于大型矩阵则可以显著加速运算。