计算两个16位浮点型向量的标量积的实例

最新推荐文章于 2025-03-09 00:34:58 发布

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本文介绍了如何使用CUDA编程计算两个16位浮点型向量的标量积，详细展示了CUDA C代码实现，包括向量的加载、归约操作和结果返回。通过此实例，可以利用GPU的并行计算能力加速计算密集型任务。

标量积（Scalar Product），也称为点积（Dot Product）或内积（Inner Product），是向量运算中常见的操作之一。它可以用于计算两个向量之间的相似度、夹角以及在向量空间中的投影等。

在本篇文章中，我们将展示如何使用CUDA（Compute Unified Device Architecture）编程计算两个16位浮点型向量的标量积。CUDA是一种并行计算平台和应用程序编程接口（API），它允许开发者利用GPU的并行计算能力来加速计算密集型任务。

首先，我们需要准备一个CUDA环境，包括安装CUDA Toolkit和配置相应的开发环境。这里我们假设已经完成了这些准备工作，并且具备基本的CUDA编程知识。

接下来，我们将给出一个示例的CUDA程序，用于计算两个16位浮点型向量的标量积。以下是完整的CUDA C代码：

#include <stdio.h>

// 定义向量长度
#define VECTOR_LENGTH 1024

// CUDA 核函数，用于计算标量积
__global__ void scalarProduct(float16_t* vectorA, float16_t* vectorB, float* result)
{
    int index = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
    
    // 使用共享内存加速计算
    __shared__ float temp[256];
    
    // 将向量元素加载到共享内存
    temp[threadIdx.x] = vectorA[index] * vectorB

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