CUDA之矩阵乘法——globalmemory

最新推荐文章于 2023-10-13 12:23:20 发布
最新推荐文章于 2023-10-13 12:23:20 发布
阅读量1.2k 收藏 2
点赞数
分类专栏： CUDA 文章标签： cuda
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Sumujingling/article/details/51381017
版权
本文介绍了在CUDA中进行矩阵乘法时如何使用global memory，并详细记录了遇到的报错及其修正过程。从错误提示到修复代码，最终实现编译通过的CUDA矩阵乘法程序。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

CUDA 矩阵乘法

使用global memory

报错

  • 错误 17 error : no instance of overloaded function “cudaMalloc” matches the argument list E:\Niki\MVDR_BTR\MVDR_BTR\MatrixMulOnDevice.cu 16
    修正：把CUDAcudaMalloc(&Nd, size);改成cudaMalloc((void**)&Nd, size);

  • 错误 17 error : argument of type “float” is incompatible with parameter of type “void *” E:\Niki\MVDR_BTR\MVDR_BTR\MatrixMulOnDevice.cu 17
    修正：把float Md, *Nd, *Pd; 改成float Md, Nd, Pd;

编译通过的代码


#include "cuda_runtime.h"
#include "device_launch_parameters.h"

#include <stdio.h>

__global__ void MatrixMulKernel(float* Md, float* Nd, float* Pd, int Width);

void MatrixMulOnDevice(float* M, float* N, float* P, int Width)
{
最低0.47元/天 解锁文章
CUDA实现矩阵乘法的性能优化策略
forrestguang的博客
07-29 349
本人主要参考了https://zhuanlan.zhihu.com/p/435908830，https://zhuanlan.zhihu.com/p/410278370，https://zhuanlan.zhihu.com/p/518857175 ，下面的代码均是本人实现 矩阵乘法的easy实现-V1 C=AB,A∈RM×K,B∈RK×NC=AB,A∈R^{M×K},B∈R^{K×N}C=AB,A∈RM×K,B∈RK×N ci,j=∑0K−1ai,kbk,jc_{i,j}=\sum_{0}^{K-1} a_
Cuda编程——使用share memory优化矩阵乘法
最新发布
m0_57569438的博客
01-14 593
仔细看看，会发现我们使用的是global memory，而share memory的访问速度要远远大于global memory，所以我们将使用share memory优化矩阵乘法，让程序更快！，我们设计了一种并行的矩阵乘法程序，效果和使用CPU计算的一样，但时间有了很大的降低，然而，这只是最基本的一种方法，事实上我们完全可以让程序变得更快！也许到了这里，这两个程序你并没有完全了解，但，不要担心，先把这些代码运行一下，体会使用GPU计算的魅力，为以后的学习打下基础。
CUDA矩阵乘法计算
08-26
CUDA实现的矩阵乘法，运用了共享内存，纹理内存。
基于CUDA的矩阵相乘
身是菩提树、心是明镜台、时时勤拂拭、莫使惹尘埃
03-09 9574
这几天研究了一下CUDA，发现其并行的思想和普通的CPU多线程思想不太一致，但还是挺不错。主要是将任务划分成一个个block，然后每个block里面再划分成细的线程。然后每个线程做自己做的 事情。这种并行思想很适用于像矩阵运算这些元素与元素之间的运算并不耦合得很厉害，但整体数据很大的情况，这只是我对CUDA的初步感觉。 矩阵相乘的CPU程序如下： //C = A*B void
CUDA编程之矩阵乘法
qq_43398345的博客
05-04 3648
对于平铺矩阵算法，对于每一个Block，首先将其存储在共享内存中, 花费 * Block_Size ^ 2，对BLock_SIze中每一个元素进行读取需要花费: 2 * k / Block_Size 个单位时间，一共有Block_Size ^ 2个元素， 一共有 (m * n) / (block_size * block_size)个Block，所以总时间就是这些值进行相乘。n])的矩阵乘法运算，每个线程都要读取A的一整行和B的一整列。• 共享内存属于线程块，可以被一个线程块内的所有线程访问。
CUDA矩阵乘法
taifyang的博客
01-01 620
现在，结果矩阵中的每个元素都将是第一个矩阵的(对应)行和第二个矩阵的(对应)列进行向量点乘的结果。接着使用dim3结构体定义Grid中的块和块中的线程形状，具体的形状信息是之前几行算好的，你可以调用这两个内核中的任何一个(使用共享内存的和不使用共享内存的)，然后将结果复制回主机来。要计算最终的目标矩阵中的[row,col]的元素，需要将第一个矩阵中的第row行和第二个矩阵中的第col列进行向量点乘。为了计算结果矩阵中在[row,col]位置的元素的值，需要前一个矩阵中的一行和后一个矩阵的一列进行点乘。
cuda 矩阵乘法
todayq的专栏
12-04 1198
原始矩阵乘法 #include #include #define BLOCK_SIZE 1 typedef struct{ int width; int height; float* elements; }Matrix; __global__ void MatMulKernel(const Matrix,const Matrix,Matrix); void MatMul(const Mat
CUDA之矩阵乘法——TILE&sharedmemory
摸爬滚打琦琦子的博客
05-25 3535
CUDA 矩阵乘法将输入数据分成很多个TILE使用shared memory进行并行计算
CUDA学习--矩阵乘法的并行运算
热门推荐
Yi_M的博客
08-24 1万+
1. CUDA学习步骤 CPU实现 a*b = c 的矩阵乘法（矩阵尺寸是n*m的，n和m大于1000） 下载 https://developer.nvidia.com/cuda-downloads，安装好cuda 将cpu代码移植到cuda。将CPU值传入GPU，使用cuda计算，与cpu结果对比。 优化思路1：将矩阵分块进行计算 优化思路2：使用share memory进行优化 优化思路3：将数
CUDA编程实现矩阵乘法（代码解析）
ing100的博客
10-13 3403
算法思路+代码，CUDA编程之矩阵乘法全面解析，涉及到共享内存与全局内存的使用以及矩阵分块问题等
CUDA~矩阵乘运算
whaosoft143ai的博客
11-01 2995
心爱的cuda文章终于又找到一个 赶紧搬啊本文主要介绍用CUDA实现矩阵乘法运算（C = A x B）的几个基本方法，帮助大家理解矩阵在GPU上面的运算与CPU上的有何异同，通过实践上手CUDA的优化计算，相比基础方法，能提速10倍以上。本文内容涉及到CUDA矩阵1D运算、2D运算、共享内存、CUBLAS的使用。代码:https://github.com/CalvinXKY/BasicCUDA/tree/master/matrix_multiply。​ whaosoft aiothttp://143a
cuda矩阵乘法(简单理解)
Super5311的博客
07-18 1348
cuda矩阵乘法
cuda编程------矩阵乘法
ICT_100的专栏
03-21 1542
cuda + VS 2010 安装：http://www.cnblogs.com/xing901022/archive/2013/08/09/3248469.html 本文主要介绍如何使用CUDA并行计算矩阵乘法： //头文件 #include "cuda_runtime.h" #include "device_launch_parameters.h" #include __glob
CUDA实现矩阵相乘
wulele2的博客
07-22 2293
#include <stdio.h> #define BLOCK_NUM 8 #define THREAD_NUM 32 #define R_SIZE BLOCK_NUM * THREAD_NUM #define M_SIZE R_SIZE*R_SIZE void __global__ matmul1(int *da, int *db, int *dres); void __global__ matmul1(int *da, int *db, int *dres) { // 获
2.3CUDA矩阵乘法
Z_Paper的博客
10-19 519
CPU 矩阵乘法 能相乘的两个矩阵，必须满足一个矩阵的行数和第二个矩阵的列数相同. A(N*P) * B(P*M) = C(N*M).　其中P是行数，N是列数，　从宽高的角度来说，即 A的宽度和B的高度是相同的．C矩阵 = ha * wb. 其中C(i,j) = A矩阵中的i行和B矩阵中的j列进行点乘得到该点的值． //C = A*B void MatrixMulCPU(float* _C,const float *_A,const float *_B,int _wa,int _ha,in..
cuda矩阵相乘_CUDA计算矩阵相乘
weixin_39793319的博客
12-20 660
1.最简单的 kernel 函数__global__ void MatrixMulKernel( float* Md, float* Nd, float* Pd, int Width){int tx = threadIdx.x; // cloumnint ty = threadIdx.y; // rowfloat Pvalue = 0;for (int k = 0; k{float Mdele =...
利用CUDA的矩阵乘法1 <利用 Kahan's Summation Formula 来提高CUDA 的浮点数运算精确度>
收拾行囊重新出发
09-24 705
//矩阵乘法 #include #include #include #include #include   #define NUM_THREADS 256   bool InitCUDA() {    int count;    cudaGetDeviceCount(&count);    if(count == 0)
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值