CUDA学习--矩阵乘法的并行运算

最新推荐文章于 2025-06-18 15:06:46 发布

置顶

hackairM

最新推荐文章于 2025-06-18 15:06:46 发布

阅读量1.8w

点赞数 11

CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏： CUDA实现文章标签： cuda 矩阵乘法共享内存纹理内存

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u010335328/article/details/52304688

本文介绍了CUDA学习过程，重点讨论了如何使用CUDA进行矩阵乘法的并行运算，包括CPU实现、CUDA基本移植以及两步优化：利用共享内存分块运算提高效率和运用纹理内存提升性能。实验结果显示，共享内存和纹理内存的使用显著优于普通GPU移植和CPU计算。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

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：将数据绑定在texture上

2. CPU实现的矩阵乘法

废话不多说，直接上源码

/* CPUMatMultiply：CPU下矩阵乘法
 * a:第一个矩阵指针，表示a[M][N]
 * b:第二个矩阵指针，表示b[N][S]
 * result:结果矩阵，表示为result[M][S]
 */
void CPUMatMultiply(const int * a,const int * b, int *result,const int M,const int N,const int S)
{
    for (int i = 0; i < M; i++)
    {
   
   
        for (int j = 0; j < S; j++)
        {
   
   
            int index = i * S + j;
            result[index] = 0;

            //循环计算每一个元素的结果
            for (int k = 0; k < N; k++)
            {
   
   
                result[index] += a[i * N + k] * b[k * S + j];
            }
        }
    }
}