cuda 矩阵乘法

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原始矩阵乘法

#include <stdio.h>
#include <cuda.h>
#define BLOCK_SIZE  1
typedef struct{
int width;
int height;
float* elements;
}Matrix;
__global__ void MatMulKernel(const Matrix,const Matrix,Matrix);
void MatMul(const Matrix A,const Matrix B,Matrix C)
{
Matrix d_A;
d_A.width=A.width;d_A.height=A.height;
size_t size=A.width*A.height*sizeof(float);
cudaMalloc((void**)&d_A.elements,size);
cudaMemcpy(d_A.elements,A.elements,size,
cudaMemcpyHostToDevice);
Matrix d_B;
d_B.width=B.width;d_B.height=B.height;
size=B.width*B.height*sizeof(float);
cudaMalloc((void**)&d_B.elements,size);
cudaMemcpy(d_B.elements,B.elements,size,
cudaMemcpyHostToDevice);
//AllocateCindevicememory
Matrix d_C;
d_C.width=C.width;d_C.height=C.height;
size=C.width*C.height*sizeof(float);
cudaMalloc((void**)&d_C.elements,size);
//Invokekernel
dim3 dimBlock(BLOCK_SIZE,BLOCK_SIZE);
dim3 dimGrid(B.width/dimBlock.x,A.height/dimBlock.y);
MatMulKernel<<<dimGrid,dimBlock>>>(d_A,d_B,d_C);
//ReadCfromdevicememory
cudaMemcpy(C.elements,d_C.elements,size,cudaMemcpyDeviceToHost);
//Freedevicememory
cudaFree(d_A.elements);
cudaFree(d_B.elements);
cudaFree(d_C.elements);
}
//MatrixmultiplicationkernelcalledbyMatMul()
__global__ void MatMulKernel(Matrix A,Matrix B,Matrix C){
//EachthreadcomputesoneelementofC
//byaccumulatingresultsintoCvalue
float Cvalue=0;
int row=blockIdx.y*blockDim.y+threadIdx.y;
int col=blockIdx.x*blockDim.x+threadIdx.x;
for(int e=0;e<A.width;++e)
Cvalue+=A.elements[row*A.width+e]
*B.elements[e*B.width+col];
C.elements[row*C.width+col]=Cvalue;
}


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### CUDA 实现矩阵乘法CUDA中实现高效的矩阵乘法涉及多个方面,包括但不限于线程配置、内存管理以及共享内存的应用。 #### 使用一维和二维线程块进行矩阵乘法 当处理大规模矩阵时,采用二维线程块能够更有效地映射到实际硬件资源上。每个线程负责计算结果矩阵中的单个元素,该过程涉及到读取输入矩阵`A`的一行与矩阵`B`的一列,并逐项相乘求和得到最终的结果[^3]。 对于具体的代码实现,在核函数内部会有一个核心循环用于完成上述操作: ```cpp int row = blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y; int col = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x; float sum = 0.0f; for (int k = 0; k < WIDTH; ++k){ sum += a[row * width + k] * b[k * width + col]; } c[row * width + col] = sum; ``` 这段代码展示了如何在一个特定的位置(row,col)处累积来自两个源矩阵相应位置上的数值乘积,最后将其存储于目标矩阵中相同索引下的单元格里[^1]。 #### 设备端内存分配 为了使数据能够在主机(CPU)与设备(GPU)之间传输并参与运算,需要先利用`cudaMalloc()`函数为待处理的数据集预留足够的空间。这一步骤至关重要,因为只有经过显式声明之后才能确保有足够的连续地址区间供后续加载/卸载操作使用[^4]。 以下是针对三个不同矩阵所作的具体调用实例: ```cpp size_t size = rows * cols * sizeof(float); cudaError_t err; err = cudaMalloc((void**)&d_A, size); // 分配给矩阵 A 的 GPU 存储区 if(err != cudaSuccess){ /* 错误处理 */ } err = cudaMalloc((void**)&d_B, size); // 同样地为 B 做准备... // ... 对 C 进行同样操作 ... ``` #### 利用共享内存优化性能 进一步提升效率的方法之一就是引入共享内存机制。它允许同一线程束内的所有成员快速访问共同使用的临时变量集合而不必每次都去全局范围内寻找。下面是一个基于此概念设计出来的改进版内核入口点定义[^5]: ```cpp __global__ void matrixMulKernelSharedMem(const float* __restrict__ d_M, const float* __restrict__ d_N, float* __restrict__ d_P, int Width) { // 定义局部数组作为共享缓存区域 extern __shared__ float shared_mem[]; // 计算当前线程对应的行列坐标 unsigned int bx = blockIdx.x; unsigned int by = blockIdx.y; unsigned int tx = threadIdx.x; unsigned int ty = threadIdx.y; // 更多逻辑省略... } ``` 以上便是有关CUDA环境下实施高效矩阵乘法的一些基本要点和技术细节说明。
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