CUDA 矩阵转置 由于想测试单精度浮点复数的转置,于是写了以下代码 1. 全局内存 __global__ void transposeKernel(cuComplex* A, cuComplex* B, int M, int N) { int idx = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x; int idy = blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y; // 确保索引在矩阵的边界...
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实现矩阵转置 接下来使用cuda来实现矩阵转置，并探讨一些可以优化的地方。下面是两段矩阵转置代码：上述两个函数都能实现矩阵转置，但是性能却不同，分别对其在v100的全局内存上的性能进行测试：可以发现，transpose2的执行时间明显比transpose1的执行时间短。想要了解原因，首先得了解全局内存的访问模式，有...
CUDA: v11 GCC: v10.3 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...
CUDA实例练习(四):矩阵转置 1#include <stdio.h>2#include"gputimer.h"3#include"cuda_runtime.h"4#include"device_launch_parameters.h"5#include <stdlib.h>67constintN =1024;8constintK =32;910voidfill_matrix(float*mat){11for(inti =0; i < N*N; i++)12mat[i] = (float)i;13}1415void...
作者在执行矩阵转置前，首先进行了矩阵拷贝操作，以拷贝性能作为参考。性能指标采用有效带宽，以GB/s计算，通过将矩阵大小的两倍除以执行时间得到。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...
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__ void transposeSmemVec(float* input, float* output, const int X, const int Y){ __shared__ float smem[32 * 4 * 32]; unsigned int ix = 4 * (blockDim.x * blockIdx.x + threadIdx.x);...