CPU与GPU上几种矩阵乘法的比较与分析.pdf下载

weixin_39820835 2021-09-25 11:24:56

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CPU与GPU上几种矩阵乘法的比较与分析.pdf

描述了矩阵乘法在CPU上的三种实现方法和在GPU上基于CUDA架构的四种实现方法，分析了高性能方法的原由，发现它们的共同特点都是合理地组织数据并加以利用，这样能有效地减少存取开销，极大地提高算法的速度。其中CPU上的最优实现方法比普通算法快了200多倍，GPU上的最优实现方法又比CPU上的最优实现方法快了约6倍。

cpu-gpu-matrix-ops-mono 矩阵乘法中的CPU和GPU基准性能比较。

1.N-body 比较CPU和GPU的性能 2.矩阵乘法 BLAS数学库包含矩阵乘法实现 DNN算法分别在CPU和GPU上执行相同规模的矩阵乘法，看看性能 GPU比CPU性能高很多异构计算和OpenCL标准 The Free Lunch is Over -- Herb Sutter 软件性能不再依靠设备的硬件尤其是主频提升而获得提升。程序员需要转变思维，

两个3×3的矩阵初始化为1到5的随机整数，这些矩阵使用gpuarray类的 to_gpu方法上载到设备显存。创建空的GPU数组以将结果存储在设备上，这三个变量作为参数传递给内核函数。内核函数是以矩阵大小作为x和y方向的维度来调用的。使用get()方法将结果下载回主机。控制台上打印两个输入矩阵和GPU计算的结果，矩阵乘法也在CPU上使用numpy库的dot方法计算。并与GPU结果进行了比较，验证了内核计算的结果。

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