python手动用并行的方式实现矩阵相乘

可以使用Python中的multiprocessing库来实现并行矩阵相乘。以下是一个示例代码：

import numpy as np
import multiprocessing as mp

# 定义矩阵大小
N = 1000

# 初始化两个随机矩阵
A = np.random.rand(N, N)
B = np.random.rand(N, N)

# 定义并行计算函数
def multiply_block(A, B, i, j, block_size):
    matrix_sum = 0
    for k in range(j, j + block_size):
        matrix_sum += A[i][k] * B[k][j]
    return matrix_sum

# 定义并行矩阵乘法函数
def parallel_matrix_multiply(A, B, block_size=10):
    num_processes = mp.cpu_count()
    pool = mp.Pool(processes=num_processes)

    result = np.zeros((N, N))

    # 按块大小分配任务
    for i in range(0, N, block_size):
        for j in range(0, N, block_size):
            # 并行计算块
            matrix_blocks = [pool.apply_async(multiply_block, args=(A, B, i, jj, block_size)) for jj in range(j, j + block_size)]
            # 获取结果并计算块总和
            for matrix_block in matrix_blocks:
                result[i][matrix_block._job[1]] = matrix_block.get()

    return result

# 执行并行矩阵乘法
result = parallel_matrix_multiply(A, B)

在这个示例代码中，我们使用了multiprocessing库来并行计算矩阵乘法。我们首先将待计算的两个矩阵A和B定义为N * N的随机矩阵，然后定义了一个multiply_block函数来计算矩阵的一个块。在parallel_matrix_multiply函数中，我们使用了multiprocessing库的Pool函数来创建一个进程池，并将任务按块大小分配给进程池。最后，我们将所有计算的结果汇总在一个新的矩阵result中。