矩阵乘法运算性能测试数据集MatrixMultiplicationPerformanceTestingDataset-chitreshkr
数据来源：互联网公开数据
标签：矩阵运算, 性能测试, 并行计算, 算法优化, 运算时间, 数据分析, 机器学习, 硬件评估
数据概述：
该数据集包含来自矩阵乘法运算的性能测试结果，记录了不同配置下矩阵乘法运算的执行时间。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态性能测试结果。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于对矩阵运算性能进行评估和分析。
数据维度：数据集包含了多个关键参数，包括：MWG (工作组维度), NWG (工作组维度), KWG (工作组维度), MDIMC (维度), NDIMC (维度), MDIMA (维度), NDIMB (维度), KWI (维度), VWM (向量化), VWN (向量化), STRM (转置A), STRN (转置B), SA (A矩阵存储), SB (B矩阵存储)，以及四次运行的执行时间（Run1 (ms) - Run4 (ms)）。
数据格式：CSV格式，文件名为sgemm_product.csv，方便进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于对矩阵乘法运算的测试。该数据集适合用于并行计算、算法优化和硬件性能评估领域的研究。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于高性能计算、并行计算和算法优化等领域的研究，例如，分析不同配置参数对矩阵乘法性能的影响。
行业应用：可为GPU、多核CPU等硬件厂商提供性能评估数据，并为相关软件的开发和优化提供参考。
决策支持：支持在选择硬件平台、优化计算参数时进行数据驱动的决策。
教育和培训：作为并行计算、高性能计算课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解矩阵乘法运算的性能特点。
此数据集特别适合用于分析不同参数配置对矩阵乘法运算效率的影响，从而优化算法和硬件性能。
