在矩阵的乘法中,我们可以将矩阵拆成子矩阵,让每个block对应计算一个子矩阵。如下图所示,我们计算C=A x B,如果只获得C中某个子矩阵Cs(假设Cs的大小为M * M) , 只需要抽取A的M行数据,以及B的M列数据,进行运算。 Cs矩阵的具体运算可拆解为:Cs = As0 x Bs0 + As1 x Bs2 + ... + Asm x Bsm. ...
通用矩阵乘法 (General Matrix Multiplication,GEMM) 是各种模型和计算中的核心部分,同时也是评估计算硬件性能 (FLOPS) 的标准技术。本文将通过对 GEMM 的实现和优化,来试图理解高性能计算和软硬件系统。 一、G…
ix,iy如果落在矩阵外则不需要处理if(ix<k&&iy<m){// 矩阵相乘的计算中需要累加一行乘一列的值,所以这里有一个循环for(inti=0;i<n;i++){// iy 是 该线程对应R矩阵中的y坐标,即R矩阵的第iy行,同时也是P矩阵的第iy行// ix 是 该线程对应R矩阵中的x坐标,即R矩阵的第ix列,同时也是Q矩阵的第ix列...
在矩阵的乘法中,我们可以将矩阵拆成子矩阵,让每个block对应计算一个子矩阵。如下图所示,我们计算C=A x B,如果只获得C中某个子矩阵Cs(假设Cs的大小为M * M) , 只需要抽取A的M行数据,以及B的M列数据,进行运算。 Cs矩阵的具体运算可拆解为:Cs = As0 x Bs0 ...
CUDA-矩阵乘2,这里从一个cuda初学者的角度来阐述如何优化一个形状较大的正方形乘正方形的FP32矩阵乘。矩阵乘作为目前神经网络计算中占比最
矩阵乘法可以看作是在矩阵的每个位置上分别算A矩阵所在行向量与B矩阵所在列向量的点积,作为这个位置上最终的值,因此上一个程序把点积全部放在一个线程块中实现目的就在于此,这里我们只需要分配矩阵大小个内存块,每个块内算一次点积就行了。 首先还是实现主函数,跟上面差不多,只是变成了二维的: #include<stdio.h>...
CUDA矩阵乘法算法分析 矩阵乘法是科学计算的基本构建块。此外,矩阵乘法的算法模式具有代表性。许多其他算法与矩阵乘法共享类似的优化技术。因此,矩阵乘法是学习并行编程中最重要的例子之一。 CUDA 矩阵乘法的源代码可在 gitlab 上找到。建议使用 git 获取源代码
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 ...
[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...
通用矩阵乘法 (General Matrix Multiplication,GEMM) 是各种模型和计算中的核心部分,同时也是评估计算硬件性能 (FLOPS) 的标准技术。本文将通过对 GEMM 的实现和优化,来试图理解高性能计算和软硬件系统。 一、GEMM的基本特征 1.1 GEMM计算过程及复杂度