本文主要讲述了,如何使用GPU加速矩阵乘法。
![[Pasted image 20230718164359.png]]
上图显示了GPU的架构。
如果能将数据从global memory 预取到shared memory,将能加快矩阵乘法计算。


上图中的预取部分,还可以细化到每隔线程去一部分数据到 shared memory
我们将 S∗LS*LS∗L大小的数据取到 sA sB中。
每个线程负责计算一小块区域V∗VV*VV∗V大小的区域
文章探讨了如何利用GPU的架构特性来加速矩阵乘法。通过将数据从全局内存预取到共享内存,每个线程负责计算一小块V*V大小的区域,从而提升计算效率。这种方法特别关注了内存访问模式和并行计算的优化。
本文主要讲述了,如何使用GPU加速矩阵乘法。
![[Pasted image 20230718164359.png]]
上图显示了GPU的架构。
如果能将数据从global memory 预取到shared memory,将能加快矩阵乘法计算。


上图中的预取部分,还可以细化到每隔线程去一部分数据到 shared memory
我们将 S∗LS*LS∗L大小的数据取到 sA sB中。
每个线程负责计算一小块区域V∗VV*VV∗V大小的区域
4140
1030
1437

被折叠的 条评论
为什么被折叠?