cuda做点乘

该博客演示了如何使用CUDA进行向量点乘操作。通过定义一个设备函数`dot`,利用CUDA的线程块和网格计算每个线程块内的部分和,然后将部分和汇聚到全局结果中。在`main`函数中,分配了必要的内存,初始化了输入向量,执行了CUDA内核,并将结果从设备拷贝回主机进行计算。

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#include "cuda_runtime.h"
#include "cublas_v2.h"
#include "time.h"
#include <iostream>

using namespace std;

#define imin(a,b) (a<b?a:b)
const int N = 31 * 1024;
const int threadsPerBlock = 256;
const int blocksperGrid = imin(32, (N + threadsPerBlock - 1) / threadsPerBlock);


__global__ void dot(float *a, float *b, float *c)
{
__shared__ float cache[threadsPerBlock];
int tid = threadIdx.x + blockIdx.x*blockDim.x;
int cacheIndex = threadIdx.x;


float temp = 0;
while (tid<N)
{
temp += a[tid] * b[tid];
tid += blockDim.x*gridDim.x;


### CUDA复数矩阵的cuBLAS实现 在CUDA中,`cuBLAS`库提供了针对复数矩阵运算的支持。对于复数矩阵的实现,可以利用 `cublasCgemm()` 函数来完成复杂浮数类型的矩阵乘法操作。 #### 使用 `cublasCgemm()` `cublasCgemm()` 是用于处理单精度复数矩阵乘法的核心函数。其定义如下: ```cpp cublasStatus_t cublasCgemm(cublasHandle_t handle, cublasOperation_t transa, cublasOperation_t transb, int m, int n, int k, const cuComplex *alpha, const cuComplex *A, int lda, const cuComplex *B, int ldb, const cuComplex *beta, cuComplex *C, int ldc); ``` 其中: - `handle`: cuBLAS上下文句柄。 - `transa`, `transb`: 定义输入矩阵是否需要转置或共轭转置。 - `m`, `n`, `k`: 输出矩阵维度以及参与计算的矩阵维度。 - `alpha`, `beta`: 缩放因子,分别作用于矩阵积和最终结果。 - `A`, `B`: 输入矩阵。 - `lda`, `ldb`, `ldc`: 矩阵的领先维数(leading dimension),即每行存储单元的数量[^1]。 以下是基于 `cuBLAS` 的复数矩阵的具体实现代码示例: ```cpp #include <iostream> #include <cuda_runtime.h> #include <cusparse.h> #include <cublas_v2.h> // 主程序入口 int main(int argc, char **argv) { // 初始化变量 int m = 3; int n = 3; int k = 3; // 创建cuBLAS句柄 cublasHandle_t handle; cublasCreate(&handle); // 定义缩放因子 alpha 和 beta cuComplex alpha = make_cuComplex(1.0f, 0.0f); // α = 1 + i*0 cuComplex beta = make_cuComplex(0.0f, 0.0f); // β = 0 + i*0 // 分配主机端内存并初始化数据 cuComplex h_A[] = {make_cuComplex(1, 2), make_cuComplex(3, 4), make_cuComplex(5, 6), make_cuComplex(7, 8), make_cuComplex(9, 10), make_cuComplex(11, 12), make_cuComplex(13, 14), make_cuComplex(15, 16), make_cuComplex(17, 18)}; cuComplex h_B[] = {make_cuComplex(1, 0), make_cuComplex(0, 1), make_cuComplex(1, 1), make_cuComplex(-1, 0), make_cuComplex(0, -1), make_cuComplex(-1, -1), make_cuComplex(2, 0), make_cuComplex(0, 2), make_cuComplex(2, 2)}; cuComplex h_C[9]; // 分配设备端内存 cuComplex *d_A, *d_B, *d_C; cudaMalloc((void **)&d_A, m * k * sizeof(cuComplex)); cudaMalloc((void **)&d_B, k * n * sizeof(cuComplex)); cudaMalloc((void **)&d_C, m * n * sizeof(cuComplex)); // 数据从主机复制到设备 cudaMemcpy(d_A, h_A, m * k * sizeof(cuComplex), cudaMemcpyHostToDevice); cudaMemcpy(d_B, h_B, k * n * sizeof(cuComplex), cudaMemcpyHostToDevice); // 调用cuBLAS gemm函数 cublasCgemm(handle, CUBLAS_OP_N, CUBLAS_OP_N, m, n, k, &alpha, d_A, m, d_B, k, &beta, d_C, m); // 将结果从设备复制回主机 cudaMemcpy(h_C, d_C, m * n * sizeof(cuComplex), cudaMemcpyDeviceToHost); // 打印结果 std::cout << "Result Matrix:" << std::endl; for (int i = 0; i < m; ++i) { for (int j = 0; j < n; ++j) { std::cout << "(" << crealf(h_C[i * n + j]) << ", " << cimagf(h_C[i * n + j]) << ") "; } std::cout << std::endl; } // 清理资源 cudaFree(d_A); cudaFree(d_B); cudaFree(d_C); cublasDestroy(handle); return 0; } ``` 此代码实现了两个 \(3 \times 3\) 单精度复数矩阵之间的,并打印了结果矩阵中的每个元素[^2]。 --- ### 性能优化建议 为了进一步提升性能,在实际应用中可考虑以下几: 1. 增大线程块大小以提高硬件利用率。 2. 避免频繁的数据传输开销,尽量将多次计算集中在GPU上完成后再返回结果。 3. 对大规模矩阵采用分块策略降低全局内存访问频率[^4]。 ---
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