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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
CPU与GPU上几种矩阵乘法的比较与分析.pdf , 相关下载链接:
https://download.csdn.net/download/jiebing2020/24455496?utm_source=bbsseo
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CPU
与
GPU
上几种
矩阵
乘法
的
比较
与
分析
.
pdf
CPU
与
GPU
上几种
矩阵
乘法
的
比较
与
分析
.
pdf
论文研究-
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:(USFQ-S5Organizaciónde Computadores)-
矩阵
乘法
中
CPU
和
GPU
的性能
比较
-Monorepo
cpu
-
gpu
-matrix-ops-mono
矩阵
乘法
中的
CPU
和
GPU
基准性能
比较
。
OpenCL
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,
FFT和
矩阵
乘法
实现线性卷积(MATLAB)
分别使用FFT和
矩阵
乘法
实现线性卷积,并在
CPU
和
GPU
两种情况下
比较
运行时间。
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