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...
究其原因,是因为选择的几种block维度设计(每行分别有8/16/32个thread),对1个warp内访问Global Memory时(Load或Store)transaction的数量没有变化。 3、Shared Memory 优化矩阵乘法 虽然warp 内对 Global Memory 的访问均已最大的实现了合并访问,但在 A、B 矩阵的读取操作中仍然有很多重复访问,例如: 对于矩阵 A...
dim3 dimBlock(BLOCK_SIZE, BLOCK_SIZE); // 调用GPU矩阵乘法内核 gpu_matrix_mult<<<dimGrid, dimBlock>>>(d_a, d_b, d_c_gpu, M, N, K); cudaDeviceSynchronize(); // 调用CPU矩阵乘法 cpu_matrix_mult(a, b, c_cpu, M, K, N); // 从GPU复制结果到主机 cudaMemcpy(c_gpu, d_c_gp...
了解这些特性并针对性地优化代码是提升CUDA矩阵乘法性能的关键。例如,通过micro benchmark我们可以探测出Turing(Tesla T4)的Global Memory的访存延迟约为300 cycle。因此,在编写CUDA代码时,我们应尽量避免频繁的Global Memory访问,尽量利用Shared Memory进行计算。 总结 CUDA矩阵乘法优化是一个复杂而有趣的话题。通过使用向...
2.1 矩阵分块利用Shared Memory 2.2 解决 Bank Conflict 问题 2.3 流水并行化:Double Buffering 三、cuBLAS 实现方式探究 参考资料: 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...
首先把矩阵C等分为BMxBN大小的分块,每个分块由一个 Block 计算,其中每个Thread负责计算矩阵C中的TMxTN个元素。之后计算所需的数据全部从 smem 中读取,就消除了一部分重复的A,B矩阵内存读取。考虑到 Shared Memory 容量有限,可以在K维上每次读取BK大小的分块,这样的循环一共需要K / BK次以完成整个矩阵乘法操作...
共享内存(Shared Memory):在CUDA编程中,共享内存是每个线程块共享的内存空间,它的读写速度比全局内存快得多。这段代码中使用了__shared__修饰符定义了as和bs两个二维数组,用于存储每个线程块所需的部分输入数据。 矩阵块计算(Matrix Tile Computation):这段代码将整个矩阵分割成小块,每个线程块负责处理一个小块的...
1 共享内存(Shared Memory) 2 例子:矩阵乘法 (1)不利用共享内存的矩阵乘法 (2)利用共享内存的矩阵乘法实现 前言 c++图像算法CUDA加速 文章中一些概念目前理解不是很深,暂时当作笔记。 1 共享内存(Shared Memory) 共享内存比本地和全局内存快得多。共享内存是按线程块分配的,因此块中的所有线程都可以访问相同的共...
就是把矩阵分成n*n个大的子块,然后每一个block负责计算子块i 和 子块j的子乘积,计算完毕后加起来则可。这里主要引入shared Memory来提高程序效率. 计算矩阵我们 __global__voidmatrix_kernel_1(float* _C,constfloat* _A,constfloat*_B,int_wa,int_wb) //_wa是A矩阵的宽度,_wb是矩阵B的宽度 ...