我学了三年的Delphi，现在公司要我重新学VC，给个建议怎么学。看看了

2002-05-07 10:08:11 129 阅读 AI 写同款 · GEO 优化AI 选题数据监测一键分发 ›

wjohen 墨衍会员 · AI 创作全网分发关注 + 加入社区

[Stanford CS217]CUDA中矩阵乘法GEMM优化的最关键点：向量内积和向量外积分别取行和取列对于矩阵C中的每一个tile，矩阵A与矩阵B中的tile只需要读取一次，这样就可以达到 O(N) 的计算强度。理想情况下性能应当受限于算术吞吐量，确切来说对于一个大型方阵，即 M=N=K ，矩阵乘法的数学操作复杂度为 O(N3) ，而数据量为 O(N2) ，同时计算强度为 N （这里的计算强度可以被理解为同一个数据被重复利用的次数）。GEMM就是指计算 C=A∗B+C ，其中 A 、B和C都是矩阵，A是 M×K 的矩阵，B是 K×N 的矩阵， C是 M×N 的矩阵。这就是向量内积和向量外积的最大区别。阅读详情

对于C/C++,我还是懂的。

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