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. ...
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 ...
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...
在矩阵乘法中(C=A x B),要获得C矩阵的某一行(比如i行)数据,A矩阵中的i行数据需要与B矩阵的所有列数据都相乘一次。一般而言,数据都是在运算中从全局内存加载到寄存器中,那么A矩阵的i行数据在本次运算中需要加载B的列次(假设B有K列)。如果有共享内存,我们只需要将该数据从全局内存加载一次到共享内存,然后...
[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...
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]。
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C中一个元素的计算,需要完成K次乘累加。矩阵A,B,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 。 复制 __global__ void naiveSgemm( ...
使用下面一种或多种优化方法完成 CUDA 的矩阵向量乘法A×b=CA×b=C,其中 A 是214×214214×214的方阵,bb为214214维向量。假设矩阵AA的元素为ai,j=i−0.1×j+1ai,j=i−0.1×j+1,向量bb的元素为bi=log√i×i−i+2bi=logi×i−i+2。 使用global memory 使用合并访存 使用constant memory...
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 ...
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C中一个元素的计算,需要完成K次乘累加。矩阵A,B,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__ void naiveSgemm( ...