在并行处理大尺寸矩阵乘法时，Cannon算法与SUMMA算法在性能上有哪些差异，以及如何根据应用场景选择合适的矩阵划分策略？

在并行计算领域，针对大规模矩阵乘法的设计选择至关重要。Cannon算法和SUMMA算法都旨在提升计算效率和降低运行时间，但它们在实现方式和性能上有所不同。选择合适的算法和矩阵划分策略，需考虑具体的应用场景和计算环境。

参考资源链接：[并行计算：矩阵相乘的Cannon与SUMMA算法分析](https://wenku.csdn.net/doc/5ad3ske941?spm=1055.2569.3001.10343)

Cannon算法是一种基于循环移位的并行矩阵乘法算法，特别适合于分布式内存系统。它通过精心设计的子矩阵交换模式，减少处理器间的通信次数，从而提高并行效率。在处理大型矩阵时，Cannon算法能够获得较好的性能，特别是在处理器数量与矩阵大小匹配时。
相比之下，SUMMA算法则更适用于共享内存系统或多核处理器。它通过更细粒度的任务划分和通信策略，实现了高效率的并行计算。SUMMA算法的优点在于能够较好地处理通信和计算的重叠，减少了算法的延迟时间。
在选择矩阵划分策略时，棋盘式划分适合Cannon算法，因为它能够均匀地将负载分配到各个处理器上。而带状划分适用于SUMMA算法，因为它能够更好地利用共享内存和缓存局部性。
当然，选择算法还需要考虑矩阵的具体尺寸、处理器的数量和类型以及通信开销等因素。通过实际的性能测试和分析，可以更准确地决定使用哪种算法和划分策略。为了更深入地理解这些算法和划分策略的实际应用，建议参考《并行计算：矩阵相乘的Cannon与SUMMA算法分析》。这本资料详细介绍了两种算法的设计原理和实现，以及如何根据不同的应用场景选择合适的算法，能够帮助你全面掌握并行矩阵乘法的优化技巧。

参考资源链接：[并行计算：矩阵相乘的Cannon与SUMMA算法分析](https://wenku.csdn.net/doc/5ad3ske941?spm=1055.2569.3001.10343)