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1.4所做的主要工作在完成本课题的时间内，我主要学习了GPU的通用计算架构和CUDA编程模型、执行模型、存储器模型以及CUDA软件的结构，了解了CUDA在各领域内的应用及其性能提升，完成了CUDA平台上的简单矩阵运算。1.5论文的组织安排本文
论文写作指导：请加QQ2784176836【摘要】本文对比了CPU-OpenMP和GPU-CUDA并行计算技术对不同阶矩阵乘法运算相对于CPU单线程计算的加速效果。结果表明，CPU-OpenMP并行的计算加速比与矩阵阶数无关，且低于所采用的线程数目。
CUDA中使用cudaMallocManaged()函数分配托管内存。注意:kernel核函数的执行是与host异步的，我们要在执行完kernel核函数后用cudaDeviceSynchronize()函数保证device和host同步，这样后面才可以正确访问kernel计算的结果。CUDA矩阵乘法实例
作者：@马骏|旷视MegEngine架构师前言单精度矩阵乘法（SGEMM）几乎是每一位学习CUDA的同学绕不开的案例，这个经典的计算密集型案例可以很好地展示GPU编程中常用的优化技巧，而能否写出高效率的SGEMMKer…
本博文主要讲解下基于cuda的矩阵相乘，cuda特别擅长的就是矩阵乘法，而且也比较容易实现。通过矩阵乘法的实现，可以比较容易理解cuda的核心思想。网上也有很多基于cuda实现的矩阵乘法，但是感觉都不完成，要不就是有错，本文给出的代码都是经过验证可行的，希望能够帮助到大家。
CUDA编程（九）矩阵乘法在之前我们一直围绕着一个非常简单的求立方和的小程序学习CUDA，不过这个立方和的小程序没有什么实际意义，这篇博客我们用CUDA并行了矩阵乘法，问题也比较简单，基于上一个立方和程序的经验，完成这个程序也不算...
cublas计算较大尺寸的矩阵乘几乎可以达到GPU硬件的理论峰值效率（超过95%）。如果你cuda功力极深，那么有机会实现一个矩阵乘，在某些特定输入尺寸下，性能略微超过cublas。想学矩阵乘实现，可以参考开源的cutlass和相关的论文、博客，这个性能很接近
我个人感觉，CUDA以及相应的GPU并行计算，其实是一个很实用，并且很技术类的东西。.博士的研究对象一般都是比较理论得，如果你想在博士期间继续做和GPU并行计算方面的研究，这个方向可能会比较坑（也就是那种没有多少值得理论化研究得东西，发paper会...
NvidiaCUDAPython课程2:矩阵计算、卷积与轮廓提取.2.图像卷积.本篇博客对应NvidiaCUDAPython系列在线课程6月23日第二次的实例练习。.本次课程主要涉及CUDA编程的矩阵运算、卷积操作、SharedMemory使用等等，算是比较硬核的内容，也介绍了当线程数量小于需要...
前言.单精度矩阵乘法（SGEMM）几乎是每一位学习CUDA的同窗绕不开的案例，这个经典的计算密集型案例能够很好地展现GPU编程中经常使用的优化技巧，而可否写出高效率的SGEMMKernel，也是反映一位CUDA程序员对GPU体系结构的理解程度的优秀考题。.本文将...
1.4所做的主要工作在完成本课题的时间内，我主要学习了GPU的通用计算架构和CUDA编程模型、执行模型、存储器模型以及CUDA软件的结构，了解了CUDA在各领域内的应用及其性能提升，完成了CUDA平台上的简单矩阵运算。1.5论文的组织安排本文
论文写作指导：请加QQ2784176836【摘要】本文对比了CPU-OpenMP和GPU-CUDA并行计算技术对不同阶矩阵乘法运算相对于CPU单线程计算的加速效果。结果表明，CPU-OpenMP并行的计算加速比与矩阵阶数无关，且低于所采用的线程数目。
CUDA中使用cudaMallocManaged()函数分配托管内存。注意:kernel核函数的执行是与host异步的，我们要在执行完kernel核函数后用cudaDeviceSynchronize()函数保证device和host同步，这样后面才可以正确访问kernel计算的结果。CUDA矩阵乘法实例
作者：@马骏|旷视MegEngine架构师前言单精度矩阵乘法（SGEMM）几乎是每一位学习CUDA的同学绕不开的案例，这个经典的计算密集型案例可以很好地展示GPU编程中常用的优化技巧，而能否写出高效率的SGEMMKer…
本博文主要讲解下基于cuda的矩阵相乘，cuda特别擅长的就是矩阵乘法，而且也比较容易实现。通过矩阵乘法的实现，可以比较容易理解cuda的核心思想。网上也有很多基于cuda实现的矩阵乘法，但是感觉都不完成，要不就是有错，本文给出的代码都是经过验证可行的，希望能够帮助到大家。
CUDA编程（九）矩阵乘法在之前我们一直围绕着一个非常简单的求立方和的小程序学习CUDA，不过这个立方和的小程序没有什么实际意义，这篇博客我们用CUDA并行了矩阵乘法，问题也比较简单，基于上一个立方和程序的经验，完成这个程序也不算...
cublas计算较大尺寸的矩阵乘几乎可以达到GPU硬件的理论峰值效率（超过95%）。如果你cuda功力极深，那么有机会实现一个矩阵乘，在某些特定输入尺寸下，性能略微超过cublas。想学矩阵乘实现，可以参考开源的cutlass和相关的论文、博客，这个性能很接近
我个人感觉，CUDA以及相应的GPU并行计算，其实是一个很实用，并且很技术类的东西。.博士的研究对象一般都是比较理论得，如果你想在博士期间继续做和GPU并行计算方面的研究，这个方向可能会比较坑（也就是那种没有多少值得理论化研究得东西，发paper会...
NvidiaCUDAPython课程2:矩阵计算、卷积与轮廓提取.2.图像卷积.本篇博客对应NvidiaCUDAPython系列在线课程6月23日第二次的实例练习。.本次课程主要涉及CUDA编程的矩阵运算、卷积操作、SharedMemory使用等等，算是比较硬核的内容，也介绍了当线程数量小于需要...
前言.单精度矩阵乘法（SGEMM）几乎是每一位学习CUDA的同窗绕不开的案例，这个经典的计算密集型案例能够很好地展现GPU编程中经常使用的优化技巧，而可否写出高效率的SGEMMKernel，也是反映一位CUDA程序员对GPU体系结构的理解程度的优秀考题。.本文将...
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