从上图中我们可以看到三种处理方法。第一种是将A和B矩阵分块（竖切和横切），第二种方法是将C和B矩阵分块（竖切和竖切），第三种方法是将C和A矩阵分块（横切和横切）: GEMM的子任务是GEPP或GEMP；最小粒度的任务是GEBP或GEPB或点乘。 这里面M表示横向和纵向维度都很大的矩阵，P表示横向或纵向有一个维度很小的矩阵（或者就是一个向量），B表示横向和纵向维度都很大的矩阵（或
在实验室做的方向时是异构加速，基于FPGA加速CNN，用xilinx的hls和sdsoc环境，但是找工作方向这两开发环境真就没啥企业在用，所以就近学学cuda，gpu加速。为什么是先做矩阵乘法是基于做了挺长一段时间的CNN加速来考虑的 矩阵乘法是神经网络的核心所在 。cpu计算矩阵乘法首先考虑在CPU上计算矩阵乘法的过程就挺简单，代码如下，矩阵a[Rc][Wa]&
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2024-08-02 19:26:41
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有关矩阵的深度学习，可见工程数学线性代数 。这里只简单说明一下，所谓矩阵，可看做把一堆数按一定规律写在一起的集合。矩阵运算规则与性质矩阵乘法：对于一个n行q列的矩阵A和一个q行m列的矩阵B，A*B=C，C是一个n行m列的矩阵，且结果矩阵C第i行与第j列交叉位置的那个值，等于第一个矩阵A第i行与第二个矩阵B第j列，对应位置的每个值的乘积之和，即：Cij =Σaik*bkj(1&l
一般我们要做动画有好几种实现方式第一种是骨骼动画：直接用animator或animation控制带蒙皮的角色来控制骨骼。骨骼动画的原理：首先你需要有一个模型，2D或者3D的，这些模型是由顶点组成的，2d模型的顶点就是一个个四边形的四个顶点，3D模型的顶点就是每个Mesh网格的三角面顶点。 然后，你需要搭建一套骨骼，这些骨骼是树形结构的，也就是有父子连接关系的，父级骨骼在做运动的时候，子
矩阵乘法与快速幂目录矩阵乘法与快速幂矩阵乘法矩阵乘法的结合律Floyd 算法快速幂矩阵乘法结合律的应用使用矩阵乘法（快速幂）求斐波那契数列P2886 [USACO07NOV]牛继电器Cow Relays矩阵乘法定义矩阵\(A\)，\(B\)，其中\(A\)的大小为\(a \times b\)，\(B\)的大小为\(b \times c\)，对于矩阵\(C=AB\)中的每一个元素\(C(i.j),~
下面是我机器中的cpu和gpu型号31.4 GiB
Intel® Core™ i7-8700K CPU @ 3.70GHz × 12
GeForce GTX 1080 Ti/PCIe/SSE2
64-bit代码会在下面给出 先看下整体的输出效果 对比了float32 float64 分别用numpy,torch cpu 以及torch gpu 运算矩阵相乘 运行1000次 方阵大小1-500,也
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2023-08-11 18:13:11
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矩阵运算是属于线性代数里的一个重要内容，上学期学完后只觉得矩阵能解线性方程，不过高中的时候听说过矩阵能优化常系数递推以及将坐标上的点作线性变换，于是找了些资料研究了一下，并把许多经典题以及HDU shǎ崽大牛 总结的矩阵乘法的题目[1] 、[2] 和开设的矩阵乘法DIY Contest 给做完了，感觉收获颇丰。 一个矩
# 学习在 PyTorch 中使用 GPU 进行矩阵乘法的完整指南
PyTorch 是一个流行的深度学习框架，广泛应用于机器学习开发中。利用 GPU 进行矩阵乘法能够显著提高训练速度，本篇文章将详细讲解如何在 PyTorch 中进行这一操作。
## 整体流程
我们将遵循以下步骤来实现 PyTorch 矩阵乘法的 GPU 加速。下面是一个简单的流程表格：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-19 07:33:12
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1. 分类矩阵的乘法运算分为点乘和矩阵乘点乘矩阵点乘的运算如上图，对应点相乘的运算。如果相乘后再相加的话就是卷积运算。可以看到第一个两个矩阵的点并不能一一对应，一个维数是(2,1)，一个维数是(2,3)，最后结果的维数是(2,3)，维数是1的那一维被复制后和后面的矩阵做点乘，这种方式被称作广播。广播语义广播可以扩展两个形状不同的矩阵使之成为相同形状的矩阵让那些需要形状相同的操作可执行，例如点乘操作
矩阵乘法GEMM(General matrix multiply)是一个被广泛使用的基础算法，各种领域都需要应用，例如神经网络的核心计算任务就是矩阵乘法，交易中的各种信号计算也可能用到矩阵乘法。因此矩阵乘法的效率是极其关键的。关于如何优化矩阵乘法，我准备写一个较短的系列博文，包括CPU单线程篇、CPU多线程篇、GPU篇。原本计划还有一个稀疏矩阵乘法篇，由于这学期毕业前也没有时间把GPU篇做到满意，
神经网络和深度学习入门神经网络松散地模拟人脑中的神经网，是深度学习(DL)的基础，这是一个复杂的数学系统，可以自己学习执行任务。通过查看许多示例或关联，NN可以比传统的识别程序更快地学习连接和关系。训练就是基于对数百万同一类型的样本的学习来配置NN以执行特定任务的过程。例如，一个NN可能聆听许多声音样本并使用DL来学习“识别”特定单词的声音。然后，该NN就可以筛选新的声音样本清单，并使用称为推理的
# PyTorch GPU和CPU速度区别的深入探讨
在深度学习领域，PyTorch 是一种广泛使用的深度学习框架。而在选择计算硬件时，GPU和CPU的速度差异通常是一个关键因素。本文将探讨PyTorch中GPU和CPU的速度差异，并通过示例代码进行说明，帮助大家理解在不同情况下应该如何选择合适的计算资源。
## 1. CPU和GPU的基本区别
CPU（中央处理器）和GPU（图形处理器）在设
提到矩阵，相信大家都不陌生，作为最基本的数学概念之一，我们 知道常用的矩阵运算包括：矩阵加减乘、行列式、转置矩阵、逆矩阵、特征向量（特征值）。具体概念不做过多讲讲，直接上代码（相信代码是最好的讲述方式）。/* 矩阵定义 - 4*4齐次矩阵 用于openGL
linolzhang, 2010.2.10
*/
#ifndef MATRIX4
最近编程时，遇到矩阵运算，在进行矩阵乘法运算时，发现容易发现维度错误或逻辑错误等原因带来的Error，现记录如下：使用python进行矩阵运算，可以使用numpy专门针对矩阵的np.mat()函数构造矩阵，用这种方法构造的矩阵在默认情况下的加减乘除运算法是数学中矩阵的运算法则，np.dot(a,b)和乘法“*”的效果一致。如果使用numpy 中的ndarray创建二维数组的方式来进行矩阵运算，两个
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2023-06-02 23:20:42
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矩阵乘法的顺序安排问题问题背景设矩阵 A、B 大小分别 \(p\times q\) , \(q \times r\) ，则矩阵乘积 AB 需要做的标量乘法次数为 \(p\times q \times r\)给定矩阵乘法序列 \(A_1, A_2, ..., A_n\)，将乘法序列以第 \(i\)\[T(n) = \Sigma_{i=1}^{n-1} T(i) \cdot T(n-i)
\]T(n)
矩阵乘法是一个常见的计算密集型任务，特别适合于 GPU（图形处理单元）并行计算。 GPU 通过执行成千上万的小型、简单的操作
原创
2024-04-07 15:57:24
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作者：知乎用户 CPU和GPU之所以大不相同，是由于其设计目标的不同，它们分别针对了两种不同的应用场景。CPU需要很强的通用性来处理各种不同的数据类型，同时又要逻辑判断又会引入大量的分支跳转和中断的处理。这些都使得CPU的内部结构异常复杂。而GPU面对的则是类型高度统一的、相互无依赖的大规模数据和不需要被打断的纯净的计算环境。 于是CPU和GPU就呈现出非常不同的架构（示意图）：
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2024-01-04 09:27:53
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先创建一张演示样例表：CREATE TABLE `tb_seq` (
`num` int(10) NOT NULL,
`seq_type` enum('yellow','green','red') NOT NULL
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;插入演示样例数据：insert into `tb_seq`(`num`,`seq_type`)
v
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2023-05-22 14:43:06
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一、功耗：CPU的“人体极限”程序的 CPU 执行时间 = 指令数×CPI×Clock Cycle TimeCPI和指令数都不太容易，越是研发CPU的硬件工程师们就从COU主频下手1、为什么奔腾 4 的主频没能超过 3.8GHz 的障碍呢？是因为功耗，我们的CPU，一般都被叫做超大规模集成电路，这些电路，实际上都是一个个晶体管组合而成的，CPU在计算、其实就是让晶体管里面的开关不断地区“打开”和“
Question:GPU是一种擅长处理专业计算的处理器。这与中央处理器（CPU）形成鲜明对比，中央处理器是一种擅长处理一般计算的处理器。CPU是为我们电子设备上大多数典型计算提供动力的处理器。GPU的计算速度比CPU快得多。但是，情况并非总是如此。GPU 相对于 CPU 的速度取决于所执行的计算类型。最适合 GPU 的计算类型是可以并行完成的计算。在PyTorch中利用CUDA非常容易。如果我们想
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2023-10-17 13:53:51
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