随着科技的进步和数据量的爆发性增长，高性能计算的需求日益增加。在众多计算任务中，矩阵运算因其广泛的应用场景而备受关注。尤其是在科学计算、图像处理、机器学习等领域，矩阵乘法作为基本运算之一，其效率直接影响到整体性能。MPI（Message Passing Interface）作为分布式内存并行计算的标准接口，在大规模矩阵乘法中发挥着重要作用。
Cannon算法是一种高效的矩阵乘法并行算法，特别适合于方阵的乘法操作。它通过巧妙地利用消息传递机制，实现了矩阵元素的高效同步与计算。在MPI环境下，Cannon算法能够充分利用多处理器系统的并行性，显著提高矩阵乘法的速度。
本文将介绍Cannon算法的基本原理，并详细探讨其在MPI环境下的具体实现方法。通过对比实验，我们分析了Cannon算法在不同规模矩阵下的性能表现，旨在为相关领域的研究者提供有价值的参考。🚀