计算机视觉 基于CUDA编程的入门与实践 线程及同步四

本文介绍了如何使用CUDA编程实现向量点乘、矩阵乘法和矩阵转置。向量点乘涉及CUDA中的归约运算,矩阵乘法在大规模计算时尤为重要,矩阵转置则通过共享内存优化。文章提供了相关内核函数的实现细节。

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        如何写出像向量点乘或者矩阵乘法这种重要的数学运算的CUDA程序。这些运算很重要,几乎在所有的应用程序中都要用到。会用到我们之前看到的所有概念,并有助于写以后的其他应用。

一、向量点乘

        两个向量的点乘是重要的数学运算,也将会解释CUDA编程中的一个重要概念:归约运算。两个向量的点乘运算定义如下:

        (X1,X2,X3)·(Y1,Y2,Y3)=X1Y1+X2Y2+X3Y3

        真正的向量可能很长,两个向量里面可能有多个元素,而不仅仅只有三个。最终也会将多个乘法结果累加(归约运算)起来,而不仅仅是3个。现在,你看下这个运算,它和之前的元素两两相加的向量加法操作很类似。不同的是你需要将元素两两相乘。线程需要将它们的所有单个乘法结果连续累加起来,因为所有的一对对的乘法结果需要被累加起来,才能得到点乘的最终结果。最终的点乘的结果将是一个单一值。这种原始输入是两个数组而输出却缩减为一个(单一值)的运算,在CUDA里叫作归约运算。归约运算在很多应用程序里都有用。我们给出进行该种CUDA运算的内核函数如下:

#include "stdio.h"
#include<iostream>
#include <cuda.h>
#include <cuda_runtime.h>
#defin
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