Zeker, hier is een gedetailleerd advies voor het optimaliseren van grootschalige matrixvermenigvuldiging in NumPy met parallelle verwerking: ### 1. NumPy's ingebouwde optimalisaties NumPy gebruikt standaard BLAS/LAPACK-bibliotheken (zoals OpenBLAS, MKL) die automatisch parallelliseren: ```python import numpy as np # Genereer grote arrays A = np.random.rand(1000, 1000).astype(np.float64) B = np.random.rand(1000, 1000).astype(np.float64) # Standaard matrixvermenigvuldiging (automatisch geparalleliseerd) C = np.dot(A, B) # Of: C = A @ B ``` ### 2. Controleer en optimaliseer BLAS-installatie Zorg dat je een geoptimaliseerde BLAS-implementatie gebruikt: ```bash # Voor OpenBLAS (vaak standaard in veel distributies) pip install numpy # Meestal al met OpenBLAS # Voor Intel MKL (sneller op Intel hardware) pip install intel-numpy ``` ### 3. Parallelle verwerking met multiprocessing Voor extra parallellisatie bij meerdere bewerkingen: ```python from multiprocessing import Pool import numpy as np def parallel_matrix_mult(args): A, B = args return A @ B # Genereer meerdere matrices matrices = [(np.random.rand(1000, 1000), np.random.rand(1000, 1000)) for _ in range(4)] with Pool() as pool: results = pool.map(parallel_matrix_mult, matrices) ``` ### 4. Gebruik van Numba voor JIT-compilatie ```python import numba import numpy as np @numba.jit(nopython=True, parallel=True) def parallel_matrix_mult_numba(A, B): return A @ B A = np.random.rand(1000, 1000) B = np.random.rand(1000, 1000) C = parallel_matrix_mult_numba(A, B) ``` ### 5. Dask voor distributed computing ```python import dask.array as da import numpy as np # Maak Dask arrays (verdeeld over chunks) A_dask = da.from_array(np.random.rand(1000, 1000), chunks=(500, 500)) B_dask = da.from_array(np.random.rand(1000, 1000), chunks=(500, 500)) # Parallelle matrixvermenigvuldiging C_dask = A_dask @ B_dask C = C_dask.compute() # Voer daadwerkelijk uit ``` ### 6. CuPy voor GPU-versnelling ```python # Vereist CUDA-compatibele GPU import cupy as cp A_gpu = cp.random.rand(1000, 1000) B_gpu = cp.random.rand(1000, 1000) C_gpu = A_gpu @ B_gpu # Wordt op GPU uitgevoerd ``` ### Prestatie-optimalisatietips: 1. **Geheugenaanpassing**: Zorg voor contiguous arrays 2. **Chunk-grootte**: Experimenteer met chunk sizes bij Dask 3. **Threading**: Stel aantal threads in via `OMP_NUM_THREADS` environment variable 4. **Geheugenlayout**: Gebruik `np.ascontiguousarray()` indien nodig ### Aanbeveling: Begin met geoptimaliseerde NumPy + MKL/OpenBLAS. Voor 1000×1000 matrices is dit meestal voldoende. Overweeg Dask of Numba voor complexere workflows of grotere datasets. Wil je dat ik me meer focus op een specifieke aanpak of aanvullende optimalisatietechnieken bespreek?