使用Warp的双精度GEM计算实例

使用Warp的双精度GEM计算实例

本文将详细介绍如何使用CUDA中的Warp来实现双精度矩阵乘法（GEMM）计算。本文包含完整的CUDA源代码，并且注释非常详细，在此之前，你需要具备的基础知识有：CUDA编程、矩阵乘法（GEMM）、Warp等。

在介绍如何使用Warp对GEMM进行加速之前，我们先了解一下什么是Warp。Warp是CUDA中一个非常重要的概念，它是一组线程，在GPU上执行同一个指令的最小单元。一个Warp中包含多个线程，由硬件决定线程数目。在NVIDIA的当前架构中，一个Warp中包含32个线程。

Warp中的线程可以同时访问全局内存和共享内存。这种特殊的并行性使得Warp非常适合高性能计算，尤其是在向量化计算中。

在本文中，我们将使用Warp来对双精度矩阵乘法进行优化，算法过程如下：

1. 将输入矩阵按照Warp大小（32）进行划分，每个Warp计算一部分。

2. 在每个Warp中，将输入矩阵分别存储在共享内存的缓存中。

3. 使用一个32*32的共享内存块，计算输入矩阵的一部分，并将结果保存在共享内存的缓存中。

4. 使用所有Warp的结果，计算最终输出矩阵的一部分。

现在我们来看一下完整的CUDA代码实现：

#include <stdio.h>
#include <cuda_runtime.h>

#define TILE_SIZE 32

static void __global__ matrixMulKe