CUDA：使用Warp的双精度矩阵乘法计算的实例

CUDA：使用Warp的双精度矩阵乘法计算的实例

矩阵乘法是高性能计算中常见的操作之一。在CUDA编程中，利用GPU的并行计算能力可以显著提高矩阵乘法的计算速度。本文将介绍如何使用CUDA编写双精度矩阵乘法的例子，并利用Warp的特性进一步优化性能。

在CUDA中，每个线程块被分配到一个多处理器上，并在该多处理器上的多个线程束（Warp）上并行执行。每个线程束具有固定数量的线程（通常为32个线程），这些线程将同时执行相同的指令。这种Warp的并行执行方式可以在矩阵乘法中得到充分利用。

首先，我们需要定义矩阵的尺寸和相关的矩阵数据。在这个例子中，我们将计算一个500x500的矩阵乘法。

#include <iostream>
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