#include#include#include#include //並行矩陣乘法kernel函式
__global__ void matrixmultiply(int *m_d, int *n_d, int *p_d, int width)
p_d[row * width + col] = p;//每個執行緒計算p_d矩陣的乙個元素
}//生成隨機矩陣m和n
void generatematrix(int* m, int width)
}}//列印矩陣
void printmatrix( int *m, int width)
}int main()
#include#include#include#include#define tile_width 16
__global__ void matrixmultiply(int *m_d, int *n_d, int *p_d, int width)
__syncthreads();
}p_d[row * width + col] = p;
}//生成隨機矩陣m
void generatematrix_m(int* m, int width)
}}//生成隨機矩陣n
void generatematrix_n(int* n, int width)
}}//列印m矩陣的第m行
void printm( int *m, int width)
}//列印n矩陣的第n列
void printn( int *n, int width)
}//列印矩陣一行m*一列n的結果
void printp( int *p, int width)
}int main()
cuda矩陣相乘 CUDA的矩陣乘法
2 那麼下面就是不使用shared memory的並行化演算法的思路。簡單地來說，就是將上述可並行化的部分傳遞給gpu，使用cuda來計算。如下 void matrixmulondevice float m,float n,float p,intwidth int size width width ...
CUDA系列三 矩陣相乘
本博文主要講解下基於cuda的矩陣相乘，cuda特別擅長的就是矩陣乘法，而且也比較容易實現。通過矩陣乘法的實現，可以比較容易理解cuda的核心思想。網上也有很多基於cuda實現的矩陣乘法，但是感覺都不完成，要不就是有錯，本文給出的 都是經過驗證可行的，希望能夠幫助到大家。矩陣乘法實現方式一 矩陣乘法...
CUDA 共享儲存器實現矩陣相乘
共享儲存器使用 shared 限定詞分配。cuda程式設計介面 執行初始化與裝置儲存器 cuda程式設計介面 使用nvcc編譯器的相容性 cuda程式設計介面 如何用nvcc編譯cuda程式 cuda程式設計模型 儲存器層次和異構程式設計 cuda程式設計模型 核心與執行緒層次概述 正如在前面的文章...