Julia环境下4192*4192矩阵平方运算长时间运行无结果如何解决

4192×4192规模的矩阵乘法完全可以在Julia中正常完成，运行超时属于用法异常导致的问题，常见原因及对应解决方法如下：

• 检查矩阵元素类型
  绝大多数这类性能异常都是矩阵被误存为Matrix{Any}类型导致的，动态类型矩阵的运算没有办法触发Julia的底层性能优化，耗时会比静态数值类型矩阵高几个数量级。
  你可以执行eltype(你的矩阵变量名)查看元素类型，如果输出为Any，先将矩阵转换为对应数值类型再运算即可，示例代码：

  # 假设你的矩阵变量名为A，转换为Float64类型矩阵
  A = convert(Matrix{Float64}, A)
  # 再执行矩阵平方运算
  A_square = A * A
  

• 检查运算逻辑是否符合预期
  注意区分逐元素平方和矩阵乘法平方：A.^2是对矩阵每个元素单独求平方，A*A才是线性代数定义的矩阵平方（矩阵乘自身），确认你使用的运算符号和需求匹配。
• 优化代码执行作用域
  Julia的JIT编译器对函数内的代码优化程度远高于全局作用域，如果你的运算代码是直接写在Jupyter cell顶层或者脚本全局区域，可以将运算逻辑包裹在函数内再执行，能获得最优性能：

  function matrix_square(A::Matrix{<:Number})
      return A * A
  end
  
  A_square = matrix_square(A)
  

正常性能参考：4192×4192的Float64类型矩阵乘法，在普通消费级CPU（如i7-12700）上运行耗时在30~60秒区间，和Python+numpy的性能基本持平，二者底层均调用优化后的BLAS库实现矩阵运算，不会出现数量级的性能差距。
如果以上排查都没有解决问题，可以执行using LinearAlgebra; BLAS.vendor()查看当前BLAS后端，优先使用openblas或mkl后端，异常后端可通过重装官方发布的标准Julia版本修复。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者miao