在CUDA中实现矩阵转置涉及多个步骤,包括准备CUDA编程环境、编写CUDA核函数、在主机代码中分配和释放设备内存、传输数据以及调用核函数执行矩阵转置。以下是一个详细的指南,包含相关代码片段: 1. 准备CUDA编程环境 在开始编写CUDA代码之前,需要确保已安装CUDA Toolkit,并配置好开发环境。这通常包括安装NVCC编译器、CUDA运行...
cudaMalloc((void **)&d_data_a, number * sizeof(float)); cudaMalloc((void **)&d_data_b, number * sizeof(float)); cudaMemcpy(d_data_a, data_a , number * sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice); int block_x = (N - 1) / THREAD_X + 1; int block_y = (M - 1) / THRE...
本篇博客中使用的 CUDA 内核总共启动了 32×32(即 gridDim.x=32, gridDim.y=32)个线程块, 每个线程块启动了 32×8 个线程 (即 blockDim.x=32, blockDim.y=8),每个线程块要负责完成 1024×1024 方阵中对应位置的大小为 32×32 小矩阵(又称图块(tile))的转置(或拷贝),如下图所示。这里,使用线程数...
CUDA之矩阵转置(全局内存、共享内存) 使用全局内存 完整代码链接 A合并访问、B非合并访问 #ifdefUSE_DPtypedefdoublereal;#elsetypedeffloatreal;#endif__global__voidtranspose1(constreal *A, real *B,constintN){constintnx = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;constintny = blockIdx.y * blockDim...
cuda编程里面的转置操作实现 在CUDA编程中,实现矩阵的转置操作可以使用不同的方法,以下是其中两种常见的实现方式: 1. 使用共享内存进行转置: - 将矩阵分块加载到共享内存中。 - 通过线程块内的线程协作进行数据交换,将原始矩阵的行转换为转置矩阵的列。 - 将转置矩阵写回到全局内存中。 下面是一个示例代码片段: ...
CUDA编程实现矩阵转置时对线程索引 线代矩阵的转置运算,在之前的基础课程中,我们以用于解线性方程组的Gauss消元法为主线,介绍了矩阵语言这一表示法如Ax=b,介绍了一些特殊的矩阵如单位矩阵I、初等矩阵E、上三角矩阵U、下三角矩阵L,学习了矩阵乘法这一矩阵的基本运算,学
cuda vectorized实现矩阵转置 使用了共享内存和向量化传输,目前为止效果最好的一个实现 __global__voidtransposeSmemVec(float* input,float* output,constintX,constintY){ __shared__floatsmem[32*4*32]; unsignedintix =4* (blockDim.x * blockIdx.x +threadIdx.x);...
矩阵转置GPU实现 矩阵转置方法 代码实现 main.cu #include<iostream>#include<cuda_runtime.h>#include<math.h>#include"utils.cuh"__global__voidtranspose1(constint*d_in,int*d_out,intN){intnx=blockIdx.x*blockDim.x+threadIdx.x;intny=blockIdx.y*blockDim.y+threadIdx.y;// d_in 合并的读取,...
文章中使用的CUDA内核启动了32×32个线程块，每个线程块启动了32×8个线程，每个线程块负责完成1024×1024方阵中对应位置32×32小矩阵的转置。使用线程数少于图块中元素的线程块有利于矩阵转置，因为每个线程转置四个矩阵元素，从而分摊索引计算成本。从矩阵拷贝内核开始，每个线程块启动了256个线程处理对应...
使用cuda完成矩阵的转置,难点在于索引和元素地址的映射,本文对此进行分析解读。 在kernel执行过程中,执行了两个相互独立的索引映射。 1、第一个映射 第一个映射比较简单,就是根据线程索引映射到原始矩阵的全局内存地址。 分成两步完成,第一步是映射到矩阵的坐标。