乙個用GPU寫的矩陣乘法

這個過程相當繁瑣,個人認為有優化的可能:

先說一下思路,矩陣相乘a矩陣乘b矩陣相當於a矩陣和b矩陣的轉置做內積.所以我就先把b矩陣做了轉置,再做內積.其中有兩個核函式是在主函式中執行的,先執行轉置,再執行乘法.再乘法函式中又巢狀了乙個內積函式.這樣充分的利用了並行化.

如圖所示:

以3*3矩陣為例.我先開3*3個執行緒做內積運算,然後在每個執行緒中又開了1*3個執行緒做內積運算.其中求和部分我沒有用並行方式求和而是使用序列方式求和的,個人認為這是乙個可以優化的點.還有乙個優化點就是,個人認為不必要算矩陣的轉置就可以實現內積,只不過在乘法中演算法變一下就行了.以後有機會討論優化問題.這樣我就開了3*3*3等於27個執行緒.這樣求出的矩陣乘法.

一會看看其他人的演算法思路是否有借鑑之處,這是本人的gpu求矩陣的乘法的思路.思想很簡單,但是不是很成熟,有更簡單的演算法一起討論學習.

**使用:

輸入乙個數為矩陣的維度,**會自動生成兩個n*n的隨機矩陣.然後相乘得到另外的矩陣.

實驗結果:

請輸入矩陣的維度:
3cpu記憶體資料h_a:
h_a[0][0] = 2 h_a[0][1] = 4 h_a[0][2] = 10 
h_a[1][0] = 9 h_a[1][1] = 7 h_a[1][2] = 3 
h_a[2][0] = 8 h_a[2][1] = 10 h_a[2][2] = 9 
cpu記憶體資料h_b:
h_b[0][0] = 2 h_b[0][1] = 0 h_b[0][2] = 8 
h_b[1][0] = 7 h_b[1][1] = 4 h_b[1][2] = 8 
h_b[2][0] = 6 h_b[2][1] = 1 h_b[2][2] = 6 
cpu記憶體資料h_bt:
h_bt[0][0] = 2 h_bt[0][1] = 7 h_bt[0][2] = 6 
h_bt[1][0] = 0 h_bt[1][1] = 4 h_bt[1][2] = 1 
h_bt[2][0] = 8 h_bt[2][1] = 8 h_bt[2][2] = 6 
gpu記憶體資料:
h_c[0][0] = 92 h_c[0][1] = 26 h_c[0][2] = 108 
h_c[1][0] = 85 h_c[1][1] = 31 h_c[1][2] = 146 
h_c[2][0] = 140 h_c[2][1] = 49 h_c[2][2] = 198 
執行結束

**:

#include #include #include #include __global__ void zhuanshi(int *d_b,int *d_bt,int n)
__global__ void neiji(int *d_a,int *d_bt,int *d_c,int *d_data,int ictdx,int icbdx,int n)
d_c[ictdx * n + icbdx] = temp;
}__global__ void chengfa(int *d_a,int *d_bt,int *d_c,int *d_data,int n)
int main()
else
}while(blag);
/*******申請主機記憶體*********/
int *h_a = (int*)malloc(sizeof(int) * n * n);
int *h_b = (int*)malloc(sizeof(int) * n * n);
int *h_c = (int*)malloc(sizeof(int) * n * n);
int *h_bt = (int*)malloc(sizeof(int) * n * n);
/*******初始化主機記憶體資料********/
srand(time(null));//設定隨機數值
for(int i = 0; i < n * n; ++i)
/*******申請裝置記憶體*******/
int *d_a,*d_b,*d_c,*d_bt,*d_data;
cudamalloc((void**)&d_a,sizeof(int) * n * n);
cudamalloc((void**)&d_b,sizeof(int) * n * n);
cudamalloc((void**)&d_c,sizeof(int) * n * n);
cudamalloc((void**)&d_bt,sizeof(int) * n * n);
cudamalloc((void**)&d_data,sizeof(int) * n * n * n);
/******主機記憶體資料複製到裝置記憶體中************/
cudamemcpy(d_a,h_a,sizeof(int) * n * n,cudamemcpyhosttodevice);
cudamemcpy(d_b,h_b,sizeof(int) * n * n,cudamemcpyhosttodevice);
/*******執行核函式******/
zhuanshi<<>>(d_b,d_bt,n);
chengfa<<>>(d_a,d_bt,d_c,d_data,n);
/*****裝置記憶體資料複製到主機記憶體中*****/
cudamemcpy(h_bt,d_bt,sizeof(int) * n * n,cudamemcpydevicetohost);
cudamemcpy(h_c,d_c,sizeof(int) * n * n,cudamemcpydevicetohost);
std::cout << "cpu記憶體資料h_a:" << std::endl;
for(int i = 0; i < n; ++i)
printf("\n");
} std::cout << "cpu記憶體資料h_b:" << std::endl;
for(int i = 0; i < n; ++i)
printf("\n");
} std::cout << "cpu記憶體資料h_bt:" << std::endl;
for(int i = 0; i < n; ++i)
printf("\n");
} std::cout << "gpu記憶體資料:" << std::endl;
for(int i = 0; i < n; ++i)
printf("\n");
} /*******釋放記憶體*********/
free(h_a);
free(h_b);
free(h_c);
free(h_bt);
cudafree(d_a);
cudafree(d_b);
cudafree(d_c);
cudafree(d_bt);
cudafree(d_data);
std::cout << "執行結束" << std::endl;
return 0;
}

乙個用GPU寫的矩陣乘法

用python寫乙個蛇形矩陣

乙個矩陣乘法的問題

用golang寫乙個proxy

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