本文探讨了C++中Eigen库在矩阵运算上的效率，并与GPU并行计算进行了对比。虽然Eigen在处理线性代数问题上有优势，但在特定条件下，GPU并行计算能显著加快速度。文章提到了可能的解决方案，包括自定义kernel函数以利用GPU加速，同时也指出了这样做的挑战，如跨文件访问和封装问题。
引言
在处理矩阵运算上，各种语言都有了自己的处理办法，例如：Python中的numpy库以及C++中的eigen库等。本文主要思考在C++语言中，如何采用GPU加速计算，进一步提高矩阵计算效率。
一、什么是Eigen？
Eigen本身是一个线性代数库，在处理矩阵运算上非常有优势，类似于Python中的numpy。不同的是，Eigen是基于C++模板的。
二、使用步骤
1.引入库
// 基本包括所需要的所有函数
#include <Eigen/Dense>
2.建立矩阵
Matrix<double, 3, 3> A; // 表示A是一个三行三列的double矩阵
A << 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9;
VectorXd vec1(3
最低0.47元/天 解锁文章
扫一扫
171
到【灌水乐园】发言
