https://developer.nvidia.com/blog/efficient-matrix-transpose-cuda-cc/ Matrix Transpose 本文希望优化的代码是单精度值矩阵的转置,该矩阵可以out of place操作,即输入和输出是内存中的分开的数组。为了简化说明,我们仅考虑边长为32整数倍的正方形矩阵。 除了执行几种不同的矩阵转置之外,我们还运行简单的矩阵copy k...
且已知从全局内存转移到缓存的首地址一定是一个最小粒度(此处为32字节)的整数倍(比如0~31、32~63、64~95这样传),cudaMalloc分配的内存的首地址至少是256字节的整数倍),下面这两个函数,add1是合并访问的,观察其第一次传输,第一个线程块中的线程束将访问x中的第0~31个元素,总共128字节的数据大小,这样4次传...
Patrition Camping: 什么是 Patrition Camping
__global__ matrixtrans(int* A, int* C, int row, int col)
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，有合并访问和非合并...
CUDA 矩阵转置的优化问题 【读书笔记】 Patrition Camping: 什么是 Patrition Camping
简介: CUDA 矩阵转置的优化问题 【读书笔记】 Patrition Camping: 什么是 Patrition Camping文章标签: 并行计算 ShaderJoy +关注 166文章 0 0 0 0 相关文章 万俟淋曦 | XML 并行计算 算法 [Eigen中文文档] 求解稀疏线性系统 在Eigen中,有多种方法可用于求解稀疏系数矩阵的线性系统。由于此类矩阵的特殊表示...
矩阵转置 仅仅使用Global Memory 要么出现read hit但是write miss,要么出现read miss但是write miss,事实上前者耗时远高于后者。可见写缺失的代价高于读缺失 使用shared Memory作为中间件 我们希望读写都不发生miss,这里需要在读写之间加上一个中间件,这里假设我们要对一个1024\times 1024大小的矩阵进行矩阵转置 将其分...