本文通过一个示例展示了如何使用CUDA和扭曲矩阵乘法在GPU上高效地执行GEM计算。首先确保CUDA环境配置完成，然后定义矩阵A和B，编写CUDA核函数进行计算。代码包括矩阵内存分配、数据传输、核函数调用及结果返回。通过这种方式，可以利用GPU的并行计算能力大幅提升矩阵乘法的性能。
GEM（General Matrix Multiply）是一种经典的矩阵乘法算法，在CUDA（Compute Unified Device Architecture）平台上使用扭曲矩阵乘法实现GEM计算可以提高计算性能。本文将展示一个使用CUDA编程实现的GEM计算示例，并提供相应的源代码。
在开始之前，确保你已经安装了CUDA并配置好了相应的开发环境。接下来，我们将逐步介绍实现GEM计算的过程。
首先，我们需要定义扭曲矩阵乘法所需的两个矩阵A和B。假设A是一个m×n的矩阵，B是一个n×p的矩阵。我们需要计算它们的乘积C，其中C是一个m×p的矩阵。
下面是使用CUDA编程实现GEM计算的源代码：
#include <stdio.h>
#define TILE_SIZE 16<
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