CUDA二维矩阵加法运算 [问题点数:40分]

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c++ 逆向存放维数组
#include #define M 3 #define N 4 using namespace std; class REVARR{ private: int a[M][N]; // 初始化时存放原始<em>二</em>维数组,最终存放逆向存放后的<em>二</em>维数组 public: REVARR(int x[M][N]); // 构造函数,用形参x初始化数据成员a void reve
Cuda矩阵运算库cuBLAS介绍
文章目录简介cuBLAS库新特性 简介 cuBLAS库用于进行<em>矩阵</em><em>运算</em>,它包含两套API,一个是常用到的cuBLAS API,需要用户自己分配GPU内存空间,按照规定格式填入数据,;还有一套CUBLASXT API,可以分配数据在CPU端,然后调用函数,它会自动管理内存、执行计算。既然都用cuda了,其实还是用第一套API多一点。 官方文档参考 最初,为了尽可能地兼容Fortran语言环境,cuB...
c++矩阵加减乘的编写
“”matrix.h“” class matrix { public: matrix(int mm,int nn){ int i,j; m=mm; n=nn; data=new double *[m]; for(int j=0;j data[j]=new double [n]; } for(i=0;i             for(j=0;j
CUDA:并行计算实现矩阵相加
(一)目的 熟悉基本的<em>CUDA</em>程序架构以及如何调用相应的API进行<em>CUDA</em>编程   (<em>二</em>)内容 完成<em>矩阵</em>相加的并行程序的实现(不用share memory实现) 要求: 实现2个<em>矩阵</em>(32*32)的相加,M<em>矩阵</em>的初始值全为2,N<em>矩阵</em>的初始值全为5。同时用CPU代码实现,比较两个代码的运行时间 实现2个<em>矩阵</em>(1024*1024)的相加,M<em>矩阵</em>的初始值全为2,N<em>矩阵</em>的初始值全为5。同时用...
C++编写输出两个矩阵相加。要求:用new和delete动态分配空间
#include&amp;lt;iostream.h&amp;gt; int **createMat(int row,int col); void deleteMat(int **mat,int row); void input(int **mat,int row,int col); void output(int **mat,int row,int col); int **matAdd(int **mat1,i...
cuda动态分配的维数组怎么把值传入kernel
const int DIM=32;//定义<em>矩阵</em>的长度 int** m=(int**)malloc(sizeof(int*)*DIM);//定义数组指针 int** n=(int**)malloc(si
CUDA实现矩阵加法
前言 本文通过一个<em>矩阵</em><em>加法</em>的例子来说明如何使用网格和块来组织线程。 使用块和线程建立<em>矩阵</em>索引 通常情况下,一个<em>矩阵</em>用行优先的方法在全局内存中进行线性存储。如下图所示,这是一个8*6的<em>矩阵</em>。 在一个<em>矩阵</em><em>加法</em>和核函数中,一个线程通常被分配一个数据元素来处理。首先要使用块和线程索引从全局内存中访问指定的数据。 接下来学习需要管理3种索引: 线程和块索引; <em>矩阵</em>中给定点的坐标; 全局线性内存中的偏移量...
new一个维数组的简单方法
需要先申请一个M个元素的一维指针空间,然后对每个一维指针上,申请N个元素的对象空间。这样就可以申请一个M行N列的<em>二</em>维数组空间了。 以整型为例 const int M = 10, N = 5;//10行5列。 int ** a; a = new int *[M]; for(int i = 0; i &amp;lt; M; i ++) a[i] = new int[N]; 所得到的a就是10行5列的数组。 使...
CUDA 矩阵乘法优化
<em>CUDA</em> <em>矩阵</em>乘法优化
CUDA学习--矩阵乘法的并行运算
1. <em>CUDA</em>学习步骤 CPU实现 a*b = c 的<em>矩阵</em>乘法(<em>矩阵</em>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<em>矩阵</em>分块进行计算 优化思路2:使用share memory进行优化 优...
vs2017编写CUDA简易程序(矩阵的加,乘运算
程序流程 法1: 1 申请内存(host,device) 2  数据传输 //将host中的数据拷贝到device中 (CPU完成的内容) cudaMemcpy((void*)d_x,(void*)x,nBytes,cudaMemcpyHostToDevice);//将cpu中的x拷贝到gpu中的d_x /*(void*)d_x 目标区域 (void*)x 源数据 ...
C++维数组求和,输出不对,请大神帮忙看看
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C++用new创建维数组的方法
问题来源 在C++中,数组可以被视为一种类型——但是,不存在‘<em>二</em>维数组’这种类型。<em>二</em>维数组本身会被解释成一个一维数组:这个数组的元素类型为另一种一维数组。比如int[2][3]这个<em>二</em>维数组,它会被编译器视作一个元素类型为‘int[3]’的一维数组。并且,‘int[3]’和'int[4]'会被当成不同的数据类型。 假设a, b为两个int型变量,如果你希望这样生成一个<em>二</em>维数组:new int[a...
使用C++模板实现矩阵运算
//matrix.h #ifndef MATRIX_H_INCLUDED #define MATRIX_H_INCLUDED #include &amp;amp;lt;iostream&amp;amp;gt; using namespace std; template &amp;amp;lt;typename T&amp;amp;gt; class Matrix { private: int cols, rows; T *pdata; pub...
一个CUDA维数组相加的例子,请大牛们看看错在哪里
#include "book.h" __global__ void ADD(int *A,int *B,int *C) { int i=threadIdx.x; int j=threadIdx.y;
CUDA矩阵加法
#include #include #include __global__ void add(int a[][2], int b[][2], int c[][2]) { int i = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x; int j = threadIdx.y + blockIdx.y * blockDim.y; if (i < 2 && j < 2
cuda中矩阵相加编程
#include #include #include    __global__ void VecAdd(float*A, float*B, float*C, int N)  {        int i = blockDim.x * blockIdx.x + threadIdx.x;                if ( i        C[i] = A[
定义一个矩阵类(采用顺序存储)
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CUDA矩阵加法块、线程与数组间的理解
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矩阵基础 (3). 分块矩阵加法和乘法运算
摘要 本文主要讲述分块<em>矩阵</em>的<em>加法</em><em>运算</em>和乘法<em>运算</em>。将<em>矩阵</em>进行分块操作有很多的好处,特别是在高性能并行计算领域内,<em>矩阵</em>的分块化操作更是有很多益处。 1. 分块<em>矩阵</em><em>加法</em><em>运算</em> 给定<em>矩阵</em>A,B分别如下, <em>矩阵</em>A+B=C,<em>矩阵</em>C如下, 分块<em>矩阵</em>的<em>加法</em><em>运算</em>非常显然,这里就不再多费笔墨了。 2. 分块<em>矩阵</em>的乘法<em>运算</em> 给定<em>矩阵</em>A,B分别如下,(注意:这里<em>矩阵</em>A,
C#实现矩阵基本运算
//<em>矩阵</em>打包成类,<em>矩阵</em>为m * n,直接调用 public class Matrix { double[,] A; int m, n; string name; public Matrix(int am, int an) { ...
菜鸟教程 练习实例44-两个矩阵相加 (python3)
两个 3 行 3 列的<em>矩阵</em>,实现其对应位置的数据相加,并返回一个新<em>矩阵</em>: X = [[12,7,3], [4 ,5,6], [7 ,8,9]] Y = [[5,8,1], [6,7,3], [4,5,9]] 程序分析:创建一个新的 3 行 3 列的<em>矩阵</em>,使用 for 迭代并取出 X 和 Y <em>矩阵</em>中对应位置的值,相加后放到...
CUDA矩阵加减运算以及转置运算
本代码实现<em>CUDA</em>中<em>矩阵</em>的加减以及转置的<em>运算</em> (总共2个CPP 1个H 1个CU 1个CUH文件)
关于CUDA维数组
直接上代码,最奇怪的几点就是貌似 1.对设备内存的操作-指定<em>二</em>维指针指向的一维指针,需要在设备函数中做,在主机中做会爆炸-- 2.貌似设备的形参就是传递了引用。,而不需要加&amp;了,非常奇怪,加了&amp;反而会错误。但是在主机代码中,是需要加&amp; 的。我只能瞎猜,<em>CUDA</em>的函数里面不允许引用了。。补充一个PPT #include &lt;cuda_runtime.h&gt;...
PyCuda学习矩阵加法
<em>矩阵</em>的<em>加法</em> 导入必要的库 import numpy as np import pycuda.autoinit import pycuda.driver as cuda from pycuda.compiler import SourceModule 编写核函数 注意: 三引号里面的语法是c/c++的语法 mod = SourceModule(""" __global__ void g...
CUDA编程 -- 3矩阵乘法
我们已经知道了threads/blocks在<em>CUDA</em>端的组织方式,接下来我们学学多维度空间下的多线程模型,下面以<em>矩阵</em>乘法为例。 1. 行优先 存储方式 <em>二</em>维<em>矩阵</em>在内存中的存储方式受到编程语言的影响,主要可以分为两种:行优先和列优先。对于编程语言诸如C/C++/<em>CUDA</em>而言,数据在内存中的组织方式是行优先。举例说明行优先的存储方式,如下, 给定一个3×\times× 3大小的<em>矩阵</em>AAA,A3×3=...
CUDA矩阵计算原理和方法
文章目录基本概念主机设备线程(Thread)线程块(Block)线程格(Grid)线程束核函数(Kernel)函数修饰符常用 GPU内存函数cudaMalloc()cudaMemcpy()cudaFree()atomicAdd(addr,y)\_\_syncthreads()GPU内存的分类全局内存共享内存常量内存纹理内存固定内存<em>CUDA</em><em>矩阵</em>乘法的优化过程CPU<em>矩阵</em>乘法<em>CUDA</em><em>矩阵</em>乘法VS2017...
矩阵加法CUDA实现
#include #include #include #define N 2 /************************************************************************/ /* Example:<em>矩阵</em><em>加法</em>                                                              *
CUDA矩阵加法
实现<em>矩阵</em>相加 有可能相关库没有加载上 请自行加载#include #define N 1024 #define TPB 16__global__ void MatAdd(int A[N][N], int B[N][N], int C[N][N]) { int i = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x; int j = bl
维 直方图 与 CUDA的共享内存
要计算一个三维直方图,float型的,50*50*10=25000个,然而sharememory只有48k,也就是说只够存放12000个,不够用。这东西要是放在global里面加上原子操作就慢的不行了
cuda实现维卷积共享内存
本次cuda课作业为实现cuda卷积。核心代码为 1.cpu卷积代码 void Conv2(float** filter, float** arr, float** res, int filter_size, int arr_size) { int temp; for (int i = 0; i&lt;arr_size; i++) { for (int j = 0; j&lt;ar...
CUDA学习之一:矩阵加法
  今天忙活了3个小时,竟然被一个苦恼的<em>CUDA</em>小例程给困住了,本来是参照Rachal zhang大神的<em>CUDA</em>学习笔记来一个模仿,结果却自己给自己糊里糊涂,最后还是弄明白了一些。   RZ大神对<em>CUDA</em>关于kernel,memory的介绍还是蛮清楚,看完决定写一个<em>二</em>维数组的<em>加法</em>。如果是C++里的<em>加法</em>,那就简单了,用C[i][j] = A[i][j] +B[i][j]就可以。 1 void...
cublas中的矩阵运算
Cublas是一个可以与cuda一同使用的函数库,它提供了多种<em>矩阵</em><em>运算</em>的API,但是它列主序的存储方式却让人十分疑惑,今天我就以cublas中的<em>矩阵</em>乘法<em>运算</em>简单说一下我的理解。 Cublas中的<em>矩阵</em>乘法<em>运算</em>函数有5个,分别是cublasSgemm、cublasDgemm、cublasCgemm、cublasZgemm、cublasHgemm,分别包括了不同数据类型的计算,比如单精度浮点、双精度浮
请教CUDA中.cu与.c文件区别
不好意思,又打扰了,想请教一下<em>CUDA</em>中.cu文件与.c文件的区别。因为我看到有些main函数在.cu中,有些又在.c中。 我的理解是.c文件中的均为标准的C程序,而.cu中的为<em>CUDA</em>扩展了的。那么
CUDA新手入门,一个简单矩阵问题
今天<em>CUDA</em>技术群里meteor兄提了个问题如下 x x x x y y y y x x x x y y y y x x x x y y y y x x x x y y y y z z z z a a
CUDA维数组的内存申请和数据复制
我有一个31*2的<em>二</em>维数组,下一步要把它复制到GPU上进行并行化处理计算,我应该怎么实施呢?我的程序写完了,编译成功也可以运行,但是这个数组似乎没有传到核函数当中去,因为这个数组本身就没有变化,请指点
c++ CUDA编程《一》 计算矩阵加减乘除
#include &quot;calculator.h&quot; #include &amp;lt;cuda_runtime.h&amp;gt; #include &quot;iostream&quot; bool Init<em>CUDA</em>() { //used to count the device numbers int count; // get the cuda device count cudaGetDeviceCount(&amp;amp...
cuda并行求和代码
通过归并的思想,利用nvidia的cuda工具,对求和的算法进行gpu并行计算操作,使得求和的效率大大提高。
CUDA(5)之并行计算(向量和)
摘要 本文主要通过向量和计算,讲述GPU并行计算。就任务为简单的相关性弱的计算而言,GPU的并行计算速度远远快于CPU。下面我们就以向量和的GPU并行为例进行展开。   1. 并行计算经典代码   #include &quot;cuda_runtime.h&quot; #include &quot;device_launch_parameters.h&quot; #include &amp;lt;stdio.h&amp;gt; #inclu...
CUDA:矩阵运算的应用
本文旨在分享通过cuda进行的一种<em>二</em>维<em>矩阵</em><em>运算</em>方法 具体的<em>二</em>维<em>矩阵</em>内存分配,以及参数传递,通过以下的一个<em>二</em>维<em>矩阵</em><em>加法</em>例子进行展示。 运行环境:cuda8.0; visual studio 2015 源码如下所示: #include &amp;lt;stdio.h&amp;gt; #include &amp;lt;stdlib.h&amp;gt; #include&quot;cuda_runtime.h&quot; #include&quot;d...
CUDA矩阵求和问题
现在要对一个<em>矩阵</em>A的每一行求和,一般对于个数是2的幂次情况下用规约求和的方法,现在N不是2的幂次,请问对于此问题如何用<em>CUDA</em>进行并行计算,确保执行效率尽可能高
CUDA编程(九)并行矩阵乘法
<em>CUDA</em>编程(九)<em>矩阵</em>乘法 在之前我们一直围绕着一个非常简单的求立方和的小程序学习<em>CUDA</em>,不过这个立方和的小程序没有什么实际意义,这篇博客我们用<em>CUDA</em>并行了<em>矩阵</em>乘法,问题也比较简单,基于上一个立方和程序的经验,完成这个程序也不算太难,但是运行结果存在很多问题,毕竟我们还没有开始优化,不过除了速度问题,GPU浮点数<em>运算</em>的精度也成了一个大问题,不过这些之后都会慢慢解决。
CUDA 维纹理 的获取和使用
最近,在使用<em>CUDA</em> 纹理内存的时候碰到了,比较难搞的事情(PS : 第一次使用 纹理内存。) 使用的是<em>二</em>维uchar 型 纹理,归一化寻址方式, 在构建了 高斯金字塔之后, 进行 高斯 差分 操作。
CUDA之旅:矩阵相加
<em>矩阵</em>相加<em>CUDA</em>实现//<em>矩阵</em>相加的<em>CUDA</em>程序实现 //Author: Eric Lv //Email: Eric2014_Lv@sjtu.edu.cn //Date: 6/7/2017 #include "cuda_runtime.h" #include "device_launch_parameters.h"#include #include #includ
CUDA 矩阵相乘
优化点: 1.block分成多个,可以不受图片大小的限制 (一个block内的线程数量有限) 2.每个block内使用shared momery 可以优化数据访问速度 const int TILE_WIDTH = 32; __global__ void mulKernel(int *c, uchar *a, uchar *b, int Width) { __shared__ ucha...
CUDA使用级指针表示维数组
首先看下我们在CPU上是如何用<em>二</em>级指针表示<em>二</em>维数组的,其实就两点:一是用一级指针保存数据,<em>二</em>是用<em>二</em>级指针去按行索引数据位置。关于一级指针和<em>二</em>级指针的内存分配这里不讲了,注意数据类型就可以了。 代码做了相关说明,应该比较好理解: #define Row 8 #define Col 4 //声明Row个行指针: cpuA cpuA+0 cpuA+1 cpuA+Row int
用cublas库求矩阵范数,求各位大神看看代码哪里不对
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CUDA:并行计算实现一维维和表
(一)目的 掌握编写高性能的扫描kernel。两个阶段的平衡树遍历;更好的中间结果重用;减少控制分歧与更复杂的线程索引与数据索引映射。 (<em>二</em>)内容 分别利用CPU和GPU生成的一个256 * 1024的和表,设置<em>矩阵</em>的初始值为2,在此基础上进行处理,生成和表。包括以下内容: 版本一:CPU实现一维和表 版本<em>二</em>:CPU实现<em>二</em>维和表 版本三:GPU实现一维和表 版本四:GPU实现<em>二</em>维和表...
CUDA,day-2,维数组操作
#include #include "cuda_runtime.h" #include "device_launch_parameters.h" #include #include #include using namespace std; __global__ void func2( int * block_x, int * block_y, int * th
使用 CUBLAS 库给矩阵运算提速
前言   编写 <em>CUDA</em> 程序真心不是个简单的事儿,调试也不方便,很费时。那么有没有一些现成的 <em>CUDA</em> 库来调用呢?   答案是有的,如 CUBLAS 就是 <em>CUDA</em> 专门用来解决线性代数<em>运算</em>的库。   本文将大致介绍如何使用 CUBLAS 库,同时演示一个使用 CUBLAS 库进行<em>矩阵</em>乘法的例子。 CUBLAS 内容   CUBLAS 是 <em>CUDA</em> 专门用来解决线性代数<em>运算</em>的库,它分...
pyCUDA 维数组
最近在使用cuda时遇到一个问题,在写核函数时一直都是使用的数组,项目中需求传入<em>二</em>维数组,网上搜索半天没啥结果,只能自己测试来实现自己的目的,经过无脑测试终于搞定,测试代码如下: numpy.array([[2,1,3],[4,5,6]]).astype(numpy.float32) numpy.array([2,1,3]).astype(numpy.float32) 上面代码使用nu...
CUDA矩阵乘法
一、使用全局内存 <em>矩阵</em>乘法,即用<em>矩阵</em>A每行与<em>矩阵</em>B的每列,依次做乘积累加就可以得到各个元素的值。在CPU上用三层循环实现。这里是将<em>二</em>维数组用一维的形式表示,即按行存储。 size_t size = WIDTH*WIDTH * sizeof(int); int *h_A = (int *)malloc(size); int *h_B = (int*)malloc(size); int *
自己写的c++矩阵运算程序
期末考试的大作业,先贴这里了,嘿嘿~~~~#includeusing namespace std;//================================================================//辅助类,用来重载第<em>二</em>层[]操作符class Matrixrow{ friend class Cmatrix; //定义友元类publi
C++ 中矩阵运算的实现
C++ 实现<em>矩阵</em><em>运算</em>
CUDA编程入门:向量加法矩阵乘法
本篇博客总结自我《并行计算》<em>CUDA</em>编程实验在《并行计算》课程中我们学习了<em>CUDA</em>编程模型,在这里我实现了用<em>CUDA</em>实现简单的向量<em>加法</em>和<em>矩阵</em>乘法,并在USTC 联想深腾7000G GPU集群上完成了验证。1.<em>CUDA</em>编程模型简介<em>CUDA</em>(Compute Unified Device Architecture)是显卡厂商NVIDIA推出的<em>运算</em>平台。 <em>CUDA</em>是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构,
CUDA:并行计算实现求一个矩阵中的最大值的几种方法
(一)目的 熟悉基本的<em>CUDA</em>程序架构以及如何调用相应的API进行<em>CUDA</em>编程   (<em>二</em>)内容 掌握如何运用共享内存与并行归约方法计算1个<em>矩阵</em>中的最大值   要求: 实现1个<em>矩阵</em>(256*1024)最大值计算,初始值随机产生,值的范围限定在[1-2018]。 实现4个版本,分别计算运行时间 版本1:CPU实现 版本2:GPU用全局内存及并行归约(有分支发散) 版本3:GPU用全...
CUDA程序代码--矩阵计算
这是一个<em>CUDA</em><em>矩阵</em>计算的程序
CUDA矩阵元素求和
<em>CUDA</em><em>矩阵</em>元素求和在使用cuda 做图像高性能处理的时候,会很频繁的使用到<em>矩阵</em>的<em>运算</em>,于是打算做成一个相对完整的<em>矩阵</em><em>运算</em>库,一旦使用调用即可,便再不用临时去写<em>矩阵</em><em>运算</em>的规则和方法了。<em>矩阵</em>的加 减 乘 转置自然简单,在cuda中,<em>矩阵</em>的每个元素都对应着一个线程,于是<em>矩阵</em><em>加法</em>转换为线程中的<em>加法</em>,减法变成了线程,乘法,转置也可以转化成类似的思路。当我写到求一个<em>矩阵</em>所有元素的和的时候,顺着思维惯性写
CUDA矩阵乘法——非方阵计算
说明A<em>矩阵</em>为M * N,B<em>矩阵</em>为N * M,求C = A * B;
矩阵按行(列)求和CUDA并行算法设计
通过<em>矩阵</em>按行求和与按列求和两个示例介绍<em>CUDA</em>并行算法设计的思路,希望对大家有所帮助。很多公司招聘<em>CUDA</em>工程师面试时也会考察这个题目。
为啥我的矩阵加法CUDA程序,CPU居然比GPU还要快,,矩阵是1万*1万
显卡是GT540M,计算能力2.1,显存1G,不知道是什么问题,我是通过计算两种的时间来比较的。。。。
CUDA并行简单加法程序
#include #define N 7 __global__ void add(int *a,int *b,int *c) { int tid=blockIdx.x; if(tid<N) c[tid]=a[tid]+b[tid]; } int main() { int arr1[N],arr2[N]; int sum[N]; for(int i=
第一个基于GPU CUDA的程序--向量相加的并行处理
#include #include #include #include #include #define N 4 /*****功能:两个向量从主机端到设备端的拷贝, 进行向量求和后,再将数据拷贝加主机端*/ //设备端代码 __global__ void VecAdd(float* A,float* B,float* C) {  int i=threadIdx.x;  i
CUDA维网格模型下线程索引的计算
 用于线程索引计算的<em>CUDA</em>运行时库提供的变量 gridDim.x —— 线程网格X维度上线程块的数量 gridDim.y —— 线程网格Y维度上线程块的数量 blockDim.x  —— 一个线程块X维度上的线程数量 blockDim.y  —— 一个线程块Y维度上的线程数量 threadIdx.x —— 线程块X维度上的线程索引 threadIdx.y ——
cuda维数组内存分配和数据拷贝
因为cuda具有高效利用GPU进行科学计算的优势,而人工智能的重点之一就是复杂的计算任务,因此学好GPU计算是学习AI的重点任务。这里,我们即将进行利用共享内存的<em>矩阵</em><em>运算</em>。 我们看一个例子,如何对<em>矩阵</em>进行分配显卡内存以及元素赋值操作。通常来讲,在GPU中分配内存使用的是cudaMalloc函数,但是对于<em>二</em>维或者三维<em>矩阵</em>而言,使用cudaMalloc来分配内存并不能得到最好的性能,原因是对于2
CUDA维动态数组
<em>二</em>维数组动态申请内存空间,及其与显存数据相互拷贝的两种方式如下: /* * Copyright 徐洪志(西北农林科技大学.信息工程学院). All rights reserved. * Data: 2012-4-22 */ // // 此程序是演示了<em>二</em>维动态数组空间申请和与显存数据相互拷贝的两种方法 #include #include #include using namespace s
CUDA如何使用维数组(**[M][N])
总有些童鞋想知道怎么在<em>CUDA</em>中使用<em>二</em>维数组([M][N]这种类型),其实这个很简单,不过你要完全弄明白,必须对指针,地址等概念非常清楚才行。写这篇博客解决下大家这个问题: 1、首先讲述一下在一般C语言中如何使用<em>二</em>维数组。 int r, c; int **arr = (int**)malloc(ROWS*sizeof(int*)); int *data = (int*)malloc(COLS*...
CUDA矩阵乘法——VS2010中使用CUDA示例
各工具或库的版本:IDE:VS2008VS2010  (使用MSVC编译器)<em>CUDA</em>:5.5下面以宽为1024的举证乘法为例,VS2010工程。1.新建VS2010下VC++ Console工程2.设置项目属性设置Project属性自定义配置,支持<em>CUDA</em>。然后添加链接库:项目——>属性——>链接器——>常规,在附加库目录中添加ToolKit和SDK目录里的lib,在输入的附加库目录下添加需要用到
CUDA并行编程之四】矩阵相乘
前面介绍了基本的Cuda编程的相关知识,那么这一篇在此基础之上来看看GPU在处理数据计算上的高效能,我们拿<em>矩阵</em>相乘来作为例子。 1.CPU上执行<em>矩阵</em>相乘以及性能。 2.GPU上执行<em>矩阵</em>相乘以及性能。 3.性能对比。
CUDA矩阵操作
用<em>CUDA</em>封装的一个并行实现的<em>矩阵</em>操作库,包括按列/行求和求最大值,<em>矩阵</em>乘法,转置等,需要<em>CUDA</em>3.2及以上的设备支持
cuda 矩阵乘法函数之cublasSgemm
在使用<em>CUDA</em>的cuBLAS库中<em>矩阵</em>乘法函数cublasSgemm时,注意到cuda其中的<em>二</em>维<em>矩阵</em>的储存是“**按列储存**”,一天都处于蒙蔽状态,查了很多资料,按所得结果情况,总结出如下几条。 一、获得按行存储的结果由博文:http://blog.csdn.net/xfortius/article/details/9225799收到启发:比如,我们想求C=A*B这个<em>矩阵</em><em>运算</em>,其中A={{1,1},
CUDA编程—通过shared memory优化矩阵相乘
使用shared memory带来两点优化: (1)使用共享存储器减少了线程块中的线程必须访问的数据总量。 (2)使用共享存储器来实现存储空间的合并。(下篇文章展开介绍)
CUDA 矩阵编写 小试牛刀
简单<em>矩阵</em><em>CUDA</em><em>运算</em>
CUDA: 矩阵乘法优化
<em>矩阵</em>乘法是有实用价值的程序,我们会使用浮点数。 虽然<em>矩阵</em>乘法有点老套,不过因为它相当简单,而且也可以用来介绍一些有关 <em>CUDA</em> 的有趣性质。   <em>矩阵</em>乘法   为了单纯起见,我们这里以方形的<em>矩阵</em>为例子。基本上,假设有两个<em>矩阵</em> A 和 B,则计算 AB = C 的方法如下: for(i = 0; i &amp;lt; n; i++) { for(j = 0; j &amp;lt; n; j++) { ...
基于CUDA矩阵相乘
这几天研究了一下<em>CUDA</em>,发现其并行的思想和普通的CPU多线程思想不太一致,但还是挺不错。主要是将任务划分成一个个block,然后每个block里面再划分成细的线程。然后每个线程做自己做的 事情。这种并行思想很适用于像<em>矩阵</em><em>运算</em>这些元素与元素之间的<em>运算</em>并不耦合得很厉害,但整体数据很大的情况,这只是我对<em>CUDA</em>的初步感觉。 <em>矩阵</em>相乘的CPU程序如下: //C = A*B void
矩阵的加、减、乘、除、求逆运算的实现
1、<em>矩阵</em>的加减乘除求逆<em>运算</em>的概念:   (1)<em>矩阵</em>概念 有m n个数排列成一个m行n 列,并括以方括弧(或圆括弧)的数表称为m行n 列<em>矩阵</em>。   (2)<em>矩阵</em><em>加法</em>:   (3)<em>矩阵</em>乘法:   (4)<em>矩阵</em>的求逆<em>运算</em>   (5)<em>矩阵</em>的除法:     分成两种(1)A\B=inverse(A)*B (2)B/A=B*inverse(A),理解上可能有误,不过是按照这...
矩阵加法、减法、乘法、转置
package matrix; import java.util.Scanner; /**  *  * @author 溯源  */ public class Matrix{     public static void main(String[] args) {         int a,b,c,d;         int [][] f1;         int [][
利用cublas库函数cublasSgetrfBatched和cublasSgetriBatched求矩阵的逆
折腾了好几天终于把cublas<em>矩阵</em>求逆调好了,但是依然还是有很多疑问,因为是按照网上别人的程序凑出来的。主要的疑惑有两点,在这里贴出来,希望有大神可以指点一<em>二</em>,大家交流交流。 ①<em>矩阵</em>初始化的时候,matHost[0],为什么不可以像我注释掉的那两句那样子初始化,那样初始化的时候就会报错:expected an expression。 ②为什么要定义一个在host端的指针srchd,它的
CULA矩阵相乘和CUBLAS矩阵相乘
CULA的<em>矩阵</em>相乘: culaDeviceDgemm('N','N',n,m,k,alpha, b_device,n,           //b   k  x  n a_device,k,           //a   m  x  k beta, c_device,n); 上式表示:C=A*B的<em>矩阵</em>相乘方法,而且数据类型为double,也可以使用float类型数据的函数:culaD
程序员实用工具网站
目录 1、搜索引擎 2、PPT 3、图片操作 4、文件共享 5、应届生招聘 6、程序员面试题库 7、办公、开发软件 8、高清图片、视频素材网站 9、项目开源 10、在线工具宝典大全 程序员开发需要具备良好的信息检索能力,为了备忘(收藏夹真是满了),将开发过程中常用的网站进行整理。 1、搜索引擎 1.1、秘迹搜索 一款无敌有良心、无敌安全的搜索引擎,不会收集私人信息,保...
我花了一夜用数据结构给女朋友写个H5走迷宫游戏
起因 又到深夜了,我按照以往在csdn和公众号写着数据结构!这占用了我大量的时间!我的超越妹妹严重缺乏陪伴而 怨气满满! 而女朋友时常埋怨,认为数据结构这么抽象难懂的东西没啥作用,常会问道:天天写这玩意,有啥作用。而我答道:能干事情多了,比如写个迷宫小游戏啥的! 当我码完字准备睡觉时:写不好别睡觉! 分析 如果用数据结构与算法造出东西来呢? ...
别再翻了,面试叉树看这 11 个就够了~
写在前边 数据结构与算法: 不知道你有没有这种困惑,虽然刷了很多算法题,当我去面试的时候,面试官让你手写一个算法,可能你对此算法很熟悉,知道实现思路,但是总是不知道该在什么地方写,而且很多边界条件想不全面,一紧张,代码写的乱七八糟。如果遇到没有做过的算法题,思路也不知道从何寻找。面试吃了亏之后,我就慢慢的做出总结,开始分类的把数据结构所有的题型和解题思路每周刷题做出的系统性总结写在了 Github...
让程序员崩溃的瞬间(非程序员勿入)
今天给大家带来点快乐,程序员才能看懂。 来源:https://zhuanlan.zhihu.com/p/47066521 1. 公司实习生找 Bug 2.在调试时,将断点设置在错误的位置 3.当我有一个很棒的调试想法时 4.偶然间看到自己多年前写的代码 5.当我第一次启动我的单元测试时 ...
接私活必备的 10 个开源项目!
点击蓝色“GitHubDaily”关注我加个“星标”,每天下午 18:35,带你逛 GitHub!作者 | SevDot来源 | http://1t.click/VE8W...
GitHub开源的10个超棒后台管理面板
目录 1、AdminLTE 2、vue-Element-Admin 3、tabler 4、Gentelella 5、ng2-admin 6、ant-design-pro 7、blur-admin 8、iview-admin 9、material-dashboard 10、layui 项目开发中后台管理平台必不可少,但是从零搭建一套多样化后台管理并不容易,目前有许多开源、免费、...
100 个网络基础知识普及,看完成半个网络高手
欢迎添加华为云小助手微信(微信号:HWCloud002或HWCloud003),输入关键字“加群”,加入华为云线上技术讨论群;输入关键字“最新活动”,获取华为云最新特惠促销。华为云诸多技术大咖、特惠活动等你来撩! 1)什么是链接? 链接是指两个设备之间的连接。它包括用于一个设备能够与另一个设备通信的电缆类型和协议。 2)OSI 参考模型的层次是什么? 有 7 个 OSI 层:物理...
VS CODE远程开发入门
在我们办公室,通常配置两台电脑,一台 Windows 主机,主要用于办公、即时通讯,一台 Linux 主机,用于开发。一般开发人员习惯用 Windows 系统下的工具,比如 Source Insight ,但代码需要在 Linux 下编译。这样就需要 Windows 和 Linux 之间协作,通常的做法是在 Linux 下安装 samba 服务,通过 Windows 共享访问。今天看到一篇文章,...
中国最顶级的一批程序员,从首富到首负!
过去的20年是程序员快意恩仇的江湖时代通过代码,实现梦想和财富有人痴迷于技术,做出一夜成名的产品有人将技术变现,创办企业成功上市这些早一代的程序员们创造的奇迹引发了一浪高...
为什么面向对象糟透了?
又是周末,编程语言“三巨头”Java, Lisp 和C语言在Hello World咖啡馆聚会。服务员送来咖啡的同时还带来了一张今天的报纸, 三人寒暄了几句, C语言翻开了...
分享靠写代码赚钱的一些门路
作者 mezod,译者 josephchang10如今,通过自己的代码去赚钱变得越来越简单,不过对很多人来说依然还是很难,因为他们不知道有哪些门路。今天给大家分享一个精彩...
对计算机专业来说学历真的重要吗?
我本科学校是渣渣<em>二</em>本,研究生学校是985,现在毕业五年,校招笔试、面试,社招面试参加了两年了,就我个人的经历来说下这个问题。 这篇文章很长,但绝对是精华,相信我,读完以后,你会知道学历不好的解决方案,记得帮我点赞哦。 先说结论,无论赞不赞同,它本质就是这样:对于技术类工作而言,学历五年以内非常重要,但有办法弥补。五年以后,不重要。 目录: 张雪峰讲述的事实 我看到的事实 为什么会这样 ...
世界上最好的学习法:费曼学习法
你是否曾幻想读一遍书就记住所有的内容?是否想学习完一项技能就马上达到巅峰水平?除非你是天才,不然这是不可能的。对于大多数的普通人来说,可以通过笨办法(死记硬背)来达到学习的目的,但效率低下。当然,也可以通过优秀的学习法来进行学习,比如今天讲的“费曼学习法”,可以将你的学习效率极大的提高。 费曼学习法是由加拿大物理学家费曼所发明的一种高效的学习方法,费曼本身是一个天才,13岁自学微积分,24岁加入曼...
学Linux到底学什么
来源:公众号【编程珠玑】 作者:守望先生 网站:https://www.yanbinghu.com/2019/09/25/14472.html 前言 ​我们常常听到很多人说要学学Linux或者被人告知说应该学学Linux,那么学Linux到底要学什么? 为什么要学Linux 在回答学什么之前,我们先看看为什么要学。首先我们需要认识到的是,很多服务器使用的是Linux系统,而作为服务器应...
2009全国电子设计大赛题目下载
希望对你们有帮助!这2009全国电子设计大赛题目,给大家参考。。。。 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/chengyihua/2572634?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/chengyihua/2572634?utm_source=bbsseo[/url]
C++编程思想,pdf形式,内容丰富下载
C++编程思想,pdf形式,内容丰富,适合C++的初学者,也可当C++输助资料用。 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/ander643/2622567?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/ander643/2622567?utm_source=bbsseo[/url]
Excel_VBA_编程教程,excel高级教程下载
Excel_VBA_编程教程,excel高级教程 觉得不错,又需要可以下载 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/xiaojian19880609/3759779?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/xiaojian19880609/3759779?utm_source=bbsseo[/url]
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我们是很有底线的