2、GPU实现矩阵乘法 获得C 矩阵的计算方法都是相同的,只不过使用的是矩阵 A、B 不同的元素来进行计算,即不同数据的大量相同计算操作,这种计算是特别适合使用GPU来计算,因为GPU拥有大量简单重复的计算单元,通过并行就能极大的提高计算效率。 在GPU 中执行矩阵乘法运算操作: 在Global Memory 中分别为矩阵 A、B、C ...
iy) 为二维矩阵中的坐标,最大的为(k - 1, m - 1)T value=0;if(ix<k&&iy<m){for(inti=0;i<n;i++){// iy * n 处于第行 i * k 处于第几列value+=P[iy*n+i]*Q[i*k+ix];}R[iy*k+ix]=value;}}voidcuda_matrix_mul(){int*P=nullptr;int*Q=nullptr;intm=2;int...
给定一个 M x K 矩阵 A 和一个 K x N 矩阵 B,将 A 乘以 B 并将结果存储到 M x N 矩阵 C 中。 现在以matrixMul 为示例,将展示几种在 GPU 上优化矩阵乘法的技术。它们中的大多数是通用的,可以应用于其他应用程序。这些技术是: 分块计算 内存合并 避免内存库冲突 计算优化。 循环展开 预取 这些优化...
下面使用CUDA实现最简单的矩阵乘法的Kernal,一共使用 M * N 个线程完成整个矩阵乘法。每个线程负责矩阵 \boldsymbol{C} 中一个元素的计算,需要完成K次乘累加。矩阵\boldsymbol{A}, \boldsymbol{B}, \boldsymbol{C} 均存放与全局内存中(由修饰符 __global__ 确定),完整代码见 sgemm_naive.cu。 __global_...
CUDA:如何使用推力进行矩阵乘法? CUDA(Compute Unified Device Architecture)是由NVIDIA开发的一种并行计算平台和编程模型,用于利用NVIDIA GPU进行高性能计算。CUDA提供了一套编程接口和工具,使开发人员能够使用GPU的并行计算能力来加速各种应用程序。 在CUDA中,可以使用推力(Thrust)库来进行矩阵乘法。推力是一个高级的...
[CUDA]CUDA编程实战四——矩阵乘法 矩阵乘法是最常见的操作,现代神经网络的基础便是矩阵乘法。 一个N*M的矩阵,乘以一个M*P的矩阵,得到N*P的矩阵,矩阵乘法即为将每一行与被乘矩阵对应列进行乘加,最后将所有结果进行汇总。 CPU版本 根据以上矩阵乘法的描述,便可以很快地实现矩阵乘法,三层循环,最内层循环做向量的...
不管使用C++ API还是嵌入式的PTX指令,最终都要编译成SASS机器码,fp16类型对应的上述的矩阵load和矩阵乘法均被编译成LSDM指令和HMMA指令。 4. 一个简单的Tensor Core HGEMM Kernel CUDA矩阵乘法算子的矩阵分块的考量在这篇文章中已经介绍过: 从计算访存比的角度来说,计算访存比跟(1 / BM + 1 / BN)成正比,...
cuda编程入门(3)—— 实现矩阵乘法(一)cuda编程入门(4)—— 实现矩阵乘法(二) 棋盘阵列矩阵乘法 上一篇中的 行共享存储优化 可能存在一下缺陷: 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<stdio.h> const int N = 100; const int BLOCK = 128; __host__ int dot(int *a, int *b) { int *a_cuda, *b_cuda, *c_cuda; int r; cudaMalloc((void**)&a_cuda, N * sizeof(int)); cudaMalloc((void**)&b_cuda, N * sizeof(int)); cudaMalloc((void**)&c_cuda...
下文将通过数组加法和矩阵乘法这两种基本算法来进行对比。 配置与代码 1)配置CUDA,教程如下: CUDA下载安装与配置-CSDN博客 2)创建一个空项目(假设为Project1),创建一个main.cpp,右键项目->生成依赖项->生成自定义,选择CUDA(自己的版本)。 3)打开项目属性,CUDA C/C++就出来了,选平台选项,我是64位。这样就CUDA...