使用CUDA加速矩阵乘法的步骤非常简单。首先,我们需要将输入数据(即两个矩阵)从主机内存复制到GPU内存中。然后,我们在GPU上执行矩阵乘法的核函数,并将结果存储在GPU内存中。最后,我们将结果从GPU内存复制回主机内存,并释放先前分配的GPU内存。 在CUDA编程中,我们将矩阵乘法视为一个二维的问题。矩阵乘法的计算可以通过分...
在线程(i,j)里矩阵a的第i行和矩阵b的第j列进行点积运算得到c[i][j] highlighter- cpp #include<iostream>#include"cuda_runtime.h"#include"device_launch_parameters.h"#defineBLOCK_SIZE 2__global__voidgpu_matrix_mult(int* a,int* b,int* c,intm,intn,intk){//row和col是该线程所在行数和列...
矩阵乘法是利用GPU加速一般运算的经典范例,在NVIDIA官方的CUDA C Programming Guide和CUDA C Best Practices Guide也都有示范代码来说明如何加速矩阵乘法。本渣这里要介绍的是如何加速矩阵乘法的一类特殊情况——大小悬殊的两个矩阵的乘法。 这里稍稍碎碎念一会,其实这个主题主要来自本渣的论文,而本渣所做的主要是用GPU...
第一种方法使用 Python 的 Numba 编译器,而第二种方法使用 NVIDIA GPU-computeAPI, CUDA 。这些方法的实现可以在 rleonard1224/matmul GitHub repo 中找到,还有一个 Dockerfile ,它设置了 anaconda 环境,从中可以运行 CUDA – 加速的 Blender Python 脚本。 矩阵乘法算法 作为讨论用于加速矩阵乘法的不同方法的前奏...
结果表明,CPU -OpenMP 并行的计算加速比与矩阵阶数无关,且低于所采用的线程数目。GPU -CUDA 并行的计算加速比随矩阵阶数的增加显著增加,最大计算加速比可达570倍以上。相对于CPU 单线程计算结果,CPU -OpenMP 并行计算未产生误差,而GPU -CUDA 并行计算会产生误差。结果表明,GPU -CUDA 并行适合高阶数矩阵乘法的加速...
计算加速比与矩阵阶数无关,且低于所采用的线程数目.GPU-CUDA并行的计算加速比随矩阵阶数的增加显著增加,最大计算加速比可达570倍以上.相对于CPU单线程计算结果,CPU-OpenMP并行计算未产生误差,而GPU-CUDA并行计算会产生误差.结果表明,GPUCUDA并行适合高阶数矩阵乘法的加速计算,而CPU-OpenMP并行适合低阶数矩阵乘法的加速...
结果表明,CPU-OpenMP并行的计算加速比与矩阵阶数无关,且低于所采用的线程数目。GPU-CUDA并行的计算加速比随矩阵阶数的增加显著增加,最大计算加速比可达570倍以上。相对于CPU单线程计算结果,CPU-OpenMP并行计算未产生误差,而GPU-CUDA并行计算会产生误差。结果表明,GPU-CUDA并行适合高阶数矩阵乘法的加速计算,而CPU-OpenMP...
加速比与矩阵阶数无关,且低于所采用的线程数目.GPU-CUDA并行的计算加速比随矩阵阶数的增加显著增加,最大计算加速比可达570倍以上.相对于CPU单线程计算结果,CPU-OpenMP并行计算未产生误差,而GPU-CUDA并行计算会产生误差.结果表明,GPU-CUDA并行适合高阶数矩阵乘法的加速计算,而CPU-OpenMP并行适合低阶数矩阵乘法的加速计算...