犰狳稀疏矩阵乘法与MATLAB相比极慢，如何加速？

问题描述

以下 MATLAB 代码片段实现大规模矩阵乘法（2 秒 /10 ）：

tic
%comment:2 sec
for i =1:10
    G0 = K*sparse( diag(f>0) )*K';
    h1 = G0+1.*eye(size(G0));%hessian
end
toc

matlab 例程 sparse() 从密集矩阵创建一个稀疏矩阵，这将乘法速度提高了 3 倍以上。 (6.5 / 2)

tic
%comment:6.5 sec
for i =1:10
    G0 = K*diag(f>0)*K';%heavyside output:0|1
    h1 = G0+1.*eye(size(G0));%hessian
end
toc

对于犰狳&C++，同样的乘法需要更长的时间。对于稠密矩阵，循环10次需要240多秒：

int n = K.n_cols;
int m = K.n_rows;
mat ma(n,n,fill::zeros);
vec flag = vec(n,fill::zeros);
flag.elem(find(f > 0)).ones();
ma.diag() = flag;
h0 = K * ma *K.t() +a0 * eye(m,m);

如果我使用稀疏矩阵来加速运算，它变得更加耗时（超过 600 秒）：

int n = K.n_cols;
int m = K.n_rows;
sp_mat ma(n,n);
vec flag = vec(n,fill::zeros);
flag.elem(find(f > 0)).ones();
ma.diag() = flag;
h0 = K * ma *K.t() +a0 * speye(m,m);

我的问题是：为什么挤出所有零元素不能加速乘法？还有其他方法可以使用犰狳加速乘法吗？

附加了所有相关数据here

解决方法

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