CUDA程序性能分析-矩阵乘法

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#cuda #性能

本文通过实验分析CUDA程序在矩阵乘法中的性能，对比了numpy、C++、CUDA无优化、CUDA共享内存优化及cuBLAS版本的矩阵乘法。测试显示，GPU版本在大数据量时显著优于CPU，而CUDA共享内存优化能大幅提升性能。Numpy在某些情况下接近GPU性能，暗示其内部可能使用了高效库。建议在GPU编程中充分利用共享内存和现有库以优化性能。

CUDA程序性能分析-矩阵乘法

前言

矩阵乘法非常适合在GPU上并行运行，但是使用GPU并行后能获得多大的性能提升？本文将通过一些实验分析CUDA程序的性能。

测试环境

本文使用Dell XPS 8700作为测试机，相关配置如下：

<
.
型号 Dell XPS 8700
CPU Intel Core i7-4970 3.6GHz
主存 16GB
GPU GeForce GTX 750Ti
OS Windows 10 64bit
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