金融危机后钢铁产业结构调整趋势分析课件.pptx下载

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[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
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