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 ...
i) 为矩阵A分配Shared Memory时形状分配为[BK][BM],即让矩阵A在Shared Memory中按列存储 ii) 将原本每个线程负责计算的TM * TN的矩阵C,划分为下图中这样的两块TM/2 * TN的矩阵C,由于TM/2=4,一条指令即可完成A的一块的load操作,两个load可同时进行。 kernel 函数的核心部分实现如下,完整代码见 sgemm_v...
我们都知道优化卷积运算可以通过 im2col 将卷积映射为矩阵乘法来实现,对于上述 SGEMM Kernel,只需要将 Global Memory 的数据搬运到 Shared Memory 这一过程稍作修改,由对应位置的映射变为 im2col 映射,SGEMM Kernel 就摇身一变成为了计算 Conv 的 Kernel,这即是 cudnn 卷积运算的 Implicit Gemm 算法。而在 im2col...
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...
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...
[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...
CUDA中使用shared_memory可以加速运算,在矩阵乘法中是一个体现。 矩阵C = A * B,正常运算时我们运用 C[i,j] = A[i,:] * B[:,j] 可以计算出结果。但是在CPU上完成这个运算我们需要大量的时间,设A[m,n],B[n,k],那么C矩阵为m*k,总体,我们需要做m*n*k次乘法运算,m*(b-1)*k次加法运算,并且...
CUDA实现矩阵相乘 前言 本文主要借助CUDA实现矩阵相乘。 1、简单思路 #include <stdio.h> #define BLOCK_NUM 8 #define THREAD_NUM 32 #define R_SIZE BLOCK_NUM * THREAD_NUM #define M_SIZE R_SIZE*R_SIZE void __global__ matmul1(int *da, int *db, int *dres);...
2. 函数作用:与c语言中的free()函数一样,只是此函数释放的是cudaMalloc()分配的内存。 下面实例用于解释上面三个函数 GPU内存分类 全局内存 通俗意义上的设备内存。 共享内存 1. 位置:设备内存。 2. 形式:关键字__shared__添加到变量声明中。如__shared__ float cache[10]。