4. 调用CUDA核函数执行矩阵乘法 在分配和初始化内存后,我们需要设置CUDA网格和块的维度,并调用核函数。 cpp dim3 dimBlock(16, 16); // 每个块的线程数 dim3 dimGrid((WIDTH + dimBlock.x - 1) / dimBlock.x, (WIDTH + dimBlock.y - 1) / dimBlock.y); // 网格的维度 // 调用CUDA核函数 ma...
cudaMalloc((void**)&d_a, size * sizeof(float)); cudaMalloc((void**)&d_b, size * sizeof(float)); cudaMalloc((void**)&d_c, size * sizeof(float)); cudaMemcpy(d_a, a, size * sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice); cudaMemcpy(d_b, b, size * sizeof(float), cudaMemcpyHo...
对于大部分人来说,最简单的CUDA代码莫过于下面这种实现方式: 对于M-K-N这种矩阵乘法来说,只需要设置好线程块的尺寸为(BLOCK_DIM_x,BLOCK_DIM_y,1),就可以直接计算出对应的线程网格为(ceil(M/BLOCK_DIM_x),ceil(N/BLOCK_DIM_y),1),此时一个线程Thread=(threadIdx.x,threadIdx.y)计算矩阵C的一个元素...
voidgpuNaiveSgemm(intm,intn,intk,constfloat*alpha,constfloat*A,constfloat*B,constfloat*beta,float*C){//malloc on devicefloat*devPtrA,*devPtrB,*devPtrC;cudaMalloc((void**)&devPtrA,sizeof(float)*m*k);cudaMalloc((void**)&devPtrB,sizeof(float)*k*n);cudaMalloc((void**)&devPtrC,siz...
这个示例中,我们定义了一个名为`int8_matrix_mul`的CUDA内核函数,它接受两个int8_t类型的矩阵A和B,以及一个输出矩阵C。在主函数中,我们创建了三个矩阵A、B和C,并将它们从主机内存复制到设备内存。然后,我们调用`int8_matrix_mul`内核函数进行矩阵乘法,并将结果从设备内存复制回主机内存。最后,我们打印出结果...
= c1[i]) { std::cerr << "mul GPU Error: Incorrect result at index " << i << std::endl; flag = false; break; } } // GPU矩阵乘法2 clock_t sg2, eg2; sg2 = clock(); vectorMulCUDA2(a2.data(), b2.data(), c2.data(), N); eg2 = clock(); cout << "mul GPU2 time:...
cuda编程入门(3)—— 实现矩阵乘法(一) 一、CPU下的一般矩阵乘法 // 矩阵乘法一 // m*l l*n voidmatrix_mul(float*x,float*y,float*z,intm,intn,intl) { for(inti=0;i<m;i++) { for(intj=0;j<n;j++) { for(intk=0;k<l;k++) {...
CHECK_ERROR(cudaMalloc((void**)&b_d, size)); CHECK_ERROR(cudaMalloc((void**)&c_d, size)); cudaStream_t stream; CHECK_ERROR( cudaStreamCreate(&stream) ); CHECK_ERROR( cudaMemcpy(a_d, a, size, cudaMemcpyHostToDevice) );
1、若A矩阵1行过大,将超出shared_memory容量 2、B军阵依然位于全局存储,且访问次数没哟变化,仍有巨大的优化空间 #include <iostream> #include "cuda_runtime.h" // 矩阵乘法 // m*l l*n const__device__intthreadnx=32; __global__voidmatrix_mul(float*x,float*y,float*z,intm,intn,intl) ...