原文：https://www.zhihu.com/question/28571059?sort=created
以前也觉得 Eigen 很快，感觉和 mkl 可以媲美。但是昨天 debug 时一行一行看时间，发现这样一个矩阵乘法 
要算将近一秒（
），而同样的计算用 MATLAB 只需要肉眼不可察觉的时间。
我 google 了一下，在 StackOverflow 上（How to speed up Eigen library's matrix product?）有人讨论说是 MATLAB 内部自动会调用多线程版的 mkl 里的矩阵乘法，而 Eigen 在通常状态下是单线程的，需要在编译时加上 
参数使用 openmp 开启多线程。我在自己的 Mac 上尝试了一下，在线程数为 4 的情况下，时间缩短为 0.57 秒，但相比 MATLAB 的肉眼不可察觉还是有差距。
我对计算机底层的硬件不是很熟，只是最近突然觉得处理起这种可以高度矢量化的问题时，（不是非常 wisely 地）使用Eigen 还是没有经过优化的 MATLAB 快。
P.S.: 最开始的单线程版本我使用的是 OS X 自带的 
编译器，优化参数为 
. 测试过加上 
没有明显区别。这个 实际上是Apple 封装后的 
，很可惜的是不支持 openmp. 所以为了开启多线程我安装了 GNU 编译器。其它编译参数不变。
=================更新==================
刚才又上 StackOverflow 上看了别人的几个帖子（
Eigen vs Matlab: parallelized Matrix-Multiplication）学习了一下，发现了几个新的 trick：
- 首先之前线程数我设置错误了。我的 CPU physically 应该只有两个核，四线程是 hyper－thread 的结果，多出来的两个线程并不能加速。我把 OMP_NUM_THREADS 改为 2 以后，速度变为 0.55s 左右；
- 如果计算矩阵乘法，使用
是个不错的 trick，它可以避免生成 temporary 的矩阵存储中间结果。使用这个后缩短为 0.50s 左右；
- 对 Eigen 3.3 或以上的版本可以加上
和 
两个参数，进一步缩短为 0.40s 左右。
这样总的下来提速了约
30％.
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