回コピーし、タイルの別のスレッドがこのコピーを再利用するしくみについておわかりいただけたと思います。メモリにコピーし、そのデータをコードで複数回再利用します。選びましたが、実際のコードではどちらも大きくなります。スレッドで求めています。回再利用することによりこの結果が得られています。よってさらなるメリットが得られます。この記事ではメモリの結合について取り上げていません。メモリを活用するタイル型行列乗算については、これですべてです。サンプルについて確認してください。コードを最適化する最も一般的な手法である「タイリング」について説明しました。クラスについて学習しました。簡易実装から着手できます。ラムダのシグネチャを変更して、実装を変更します。メモリを活用するようアルゴリズムを作り直します。これは、各アルゴリズムに新しいソリューションを考えなければならない場合のクリエイティブな手順です。行列乗算の簡易実装とタイルを使った実装は、それぞれタイリングの複雑さと、それでもタイリングを使用した場合のパフォーマンス向上を示しています。複雑さを回避するか、パフォーマンスの向上を目指すかのトレードオフは、自動的には行われず、自ら実行しなければなりません。コードも高速化します。タイルを使ったコードは、スマートなコンパイラによってさらにベクトル化に適するようになります。ついての記事が数多く投稿されています。