网址引用:线性代数:矩阵运算之乘法-百度经验 (baidu.com) 一、矩阵与数乘 让我们首先了解数与矩阵乘,如下图: 数乘矩阵的运算规则,如下: 数与矩阵乘即将每一项都乘以系数,如下例: END 二、矩阵相乘 矩阵相乘,必须满足矩阵A的列数与矩阵B的函数想等,或者矩阵A的行数与矩阵B的列数相等,如下图: 矩阵相乘运算...
maxas 对于小片矩阵乘法是用 64 个线程来并行实现的，其中每个线程负责计算个矩阵的乘积，64 个线程按照布局，这样就确定了小片的大小为一个边长个元素的矩阵（每线程 8 元素 x8 线程）。这一点区别于原始分片算法中每个线程计算矩阵中的一个元素，也是充分利用寄存器的超低延迟的关键。图2. maxas 计算两个 64x...
如上节所述,分片算法在利用了片上高速缓存之后,不但小片矩阵的乘法速度可以大大加快,还可以利用计算小片矩阵相乘的时间将下一个小片从主内存传送至片上共享内存,换句话说此时整个矩阵相乘的时间已经完全由小片矩阵相乘所决定,如果要进一步提高性能就要在小片矩阵相乘上做文章了。 在共享内存内部做矩阵相乘虽然已经很快...
如上节所述,分片算法在利用了片上高速缓存之后,不但小片矩阵的乘法速度可以大大加快,还可以利用计算小片矩阵相乘的时间将下一个小片从主内存传送至片上共享内存,换句话说此时整个矩阵相乘的时间已经完全由小片矩阵相乘所决定,如果要进一步提高性能就要在小片矩阵相乘上做文章了。 在共享内存内部做矩阵相乘虽然已经很快...
numpy矩阵严格是二维的,而numpy数组(ndarrays)是N维的。 矩阵对象是ndarray的子类,因此它们继承了ndarray的所有属性和方法。 numpy矩阵的主要优点是它们为矩阵乘法提供了一种方便的表示法:如果a和b是矩阵,则a * b是它们的矩阵乘积。 import numpy as np ...
maxas 对于小片矩阵乘法是用 64 个线程来并行实现的,其中每个线程负责计算个矩阵的乘积,64 个线程按照布局,这样就确定了小片的大小为一个边长个元素的矩阵(每线程 8 元素 x8 线程)。这一点区别于原始分片算法中每个线程计算矩阵中的一个元素,也是充分利用寄存器的超低延迟的关键。
maxas 对于小片矩阵乘法是用 64 个线程来并行实现的,其中每个线程负责计算 个 矩阵的乘积,64 个线程按照 布局,这样就确定了小片的大小为一个边长 个元素的矩阵(每线程 8 元素 x8 线程)。这一点区别于原始分片算法中每个线程计算矩阵中的一个元素,也是充分利用寄存器的超低延迟的关键。
maxas对于小片矩阵乘法是用64个线程来并行实现的,其中每个线程负责计算 个 矩阵的乘积,64个线程按照 布局,这样就确定了小片的大小为一个边长 个元素的矩阵(每线程8元素x8线程)。这一点区别于原始分片算法中每个线程计算矩阵中的一个元素,也是充分利用寄存器的超低延迟的关键。
maxas 对于小片矩阵乘法是用 64 个线程来并行实现的,其中每个线程负责计算个矩阵的乘积,64 个线程按照布局,这样就确定了小片的大小为一个边长个元素的矩阵(每线程 8 元素 x8 线程)。这一点区别于原始分片算法中每个线程计算矩阵中的一个元素,也是充分利用寄存器的超低延迟的关键。
maxas 对于小片矩阵乘法是用 64 个线程来并行实现的,其中每个线程负责计算 个 矩阵的乘积,64 个线程按照 布局,这样就确定了小片的大小为一个边长 个元素的矩阵(每线程 8 元素 x8 线程)。这一点区别于原始分片算法中每个线程计算矩阵中的一个元素,也是充分利用寄存器的超低延迟的关键。