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weixin_39821526 2019-09-24 12:00:35

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内容概要：本文深入讲解了利用CUDA共享内存分块策略（Tile技术）优化矩阵乘法的实现方法，旨在通过减少全局内存访问次数来显著提升GPU计算性能。文章从CUDA内存层次结构讲起，重点剖析共享内存的高速特性及其在并行计算中的关键作用，随后对比朴素实现与Tile优化版本的矩阵乘法，展示了如何通过数据分块加载到共享内存、线程块协同计算和同步机制来实现超过5倍的性能加速。文中提供了完整的代码实现、性能测试分析及进阶优化技巧，涵盖Bank冲突规避、双缓冲预取和Tensor Core应用等高阶主题。; 适合人群：具备CUDA和GPU并行计算基础知识，从事高性能计算、深度学习底层开发或相关领域研究的研发人员和工程师，尤其是工作1-3年希望提升底层优化能力的技术人员。; 使用场景及目标：①掌握如何在CUDA中利用共享内存优化计算密集型任务；②理解Tile分块策略的设计思想并在矩阵乘法、卷积计算等场景中实践应用；③通过性能分析工具定位瓶颈并实现高效GPU内核优化；阅读建议：建议结合代码动手实践，使用nvprof或Nsight工具进行性能剖析，重点关注内存访问模式、同步机制和边界处理细节，逐步尝试不同Tile尺寸和高级优化策略以深入理解性能影响因素。

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