从2.0开始，opengl es不再提供glRotate()等函数，因此MVP矩阵需要我们自己计算，并赋值给GLSL。1) 先来看下opengl所用的矩阵的基本知识： Opengl 使用的是列矩阵，即顶点向量等是用列向量的齐次坐标表示的。 另外其矩阵存储方式是“列主序（column-major order）/列优先” 线性代数意义的同一个矩阵，在d3d 和 opengl 中却有不同的存储顺序 线
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2024-08-09 15:06:08
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MatrixOverviewOpenGL中的坐标系World Coordinates（世界坐标系）Object Coordinates(对象坐标系、模型坐标系、局部坐标系或当前绘图坐标系)Eye Coordinates(眼坐标系或照相机坐标系)Clip Coordinates(裁剪坐标系)Normalized Device Coordinates (NDC) (归一化设备坐标系)Window Co
实验介绍相对CPU来说，GPU更适合处理高度并行化的程序，此次实验借助CUDA架构，C++编码实现在GPU的矩阵快速相乘，实验中用到了CUDA的相关知识，如cudaMalloc，cudaMemcpy，cudaFree；clock_t，gettimeofday计算运行时间；线程块二维分布和一个线程块的线程数为256。与在CPU中的完成速度对比。采用内核函数，运用GPU的并行处理，对两个矩阵进行相乘（
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2024-04-05 18:47:26
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综合CPU 和 GPU 的运算时间区别加速计算
神经网络本质上由大量的矩阵相乘，矩阵相加等基本数学运算构成，TensorFlow 的重
要功能就是利用 GPU 方便地实现并行计算加速功能。为了演示 GPU 的加速效果，我们通
过完成多次矩阵 A 和矩阵 B 的矩阵相乘运算的平均运算时间来验证。其中矩阵 A 的 shape
为[1,?]，矩阵 B 的 shape 为[?, 1]，通过调节 n
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2024-08-01 07:49:40
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矩阵乘法(GEMM)优化算法在GPU上的实现矩阵乘法（Matrix Multiplication）是线性代数中最基本的计算之一，在深度学习、信号处理等领域广泛应用。在GPU中，由于其高并行性，可以实现矩阵乘法的高效计算。矩阵乘法算法简介矩阵乘法的基本思路是将两个矩阵相应位置的元素相乘，并累加得到结果矩阵的对应位置的元素。设 为形状为 的矩阵， 为形状为 的矩阵，则得到的矩阵 形状为 ，其中
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2024-04-06 20:38:26
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本文主要介绍用CUDA实现矩阵运算(C = A x B)的几个基本方法，帮助大家理解矩阵在GPU上面的运算与CPU上的有何异同，通过实践上手CUDA的优化计算，相比基础方法，能提速10倍以上。本文内容涉及到CUDA矩阵1D运算,2D运算,共享内存,CUBLAS的使用文中的全部code:https://github.com/CalvinXKY/BasicCUDA/tree/master/matrix
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2024-05-13 14:47:24
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这个过程相当繁琐,个人认为有优化的可能:先说一下思路,矩阵相乘A矩阵乘B矩阵相当于A矩阵和B矩阵的转置做内积.所以我就先把B矩阵做了转置,再做内积.其中有两个核函数是在主函数中执行的,先执行转置,再执行乘法.再乘法函数中又嵌套了一个内积函数.这样充分的利用了并行化.如图所示:以3*3矩阵为例.我先开3*3个线程做内积运算,然后在每个线程中又开了1*3个线程做内积运算.其中求和部分我没有用并行方式求
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2024-03-19 20:41:22
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# PyTorch矩阵运算在GPU上的应用
PyTorch是一个开源的机器学习库，广泛应用于深度学习领域。在PyTorch中，我们可以使用GPU对大规模矩阵进行并行计算，以加速模型训练和推理过程。本文将介绍如何在PyTorch中进行矩阵运算并利用GPU加速计算。
## 矩阵运算基础
在PyTorch中，我们可以使用`torch.tensor`来表示矩阵，并利用其提供的函数进行各种运算。首先，
原创
2024-05-24 05:24:53
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问题描述：有输入界面（图形或文字界面都可），能区分加法、减法、乘法和转置；能处理任意输入的典型数据和进行出错数据处理（例如乘法，当第一个矩阵的列数不等于第二个矩阵的行数时）；必须采用三元组作存储结构，不能采用数组等形式；输出要求用矩阵的形式输出（即习题集136页的形式），当第一个矩阵的行数不等于第二个矩阵的行数时，注意如第三个乘法的形式输出 ***********************
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2024-07-23 13:44:42
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matlab—矩阵运算函数矩阵的秩 任意一个矩阵都能通过初等行变换变成行阶梯形，这个行阶梯型所含非零行的行数就是矩阵的秩，矩阵的秩是矩阵的一个数字特征，是矩阵初等变换的一个不变的量，对于矩阵研究具有重要意义。 matlab 求法： 给出矩阵a 直接输入rank(a)即可。 示例：>> a=[1,2,3;0,1,2;0,0,1];
>> rank(a)结果是 ans=3；矩
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2024-04-18 11:24:57
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看了好多博客的文章，都没有讲清楚到底GPU Early-Z为什么会降低overdraw。一般渲染管线的渲染顺序如下：VS —>Assembly(三角形组装 )—>Clip—>屏幕映射—>Rasteration(光栅化,三角形像素扫描)—>PS—>AlphaTest—>ZBuffer(ZTest,ZWrite)—>StencilTest—&g
## Python GPU矩阵运算
在机器学习和深度学习领域，大规模矩阵运算是常见的任务之一。传统的CPU在处理这些运算时速度较慢，因此，利用GPU进行矩阵运算可以显著提高计算效率。本文将介绍如何使用Python中的GPU进行矩阵运算，并提供相应的代码示例。
### GPU加速矩阵运算的原理
GPU（图形处理器）最初是为图形渲染而设计的，但它们在并行计算方面表现出色。与CPU相比，GPU具有
原创
2023-08-20 04:29:40
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# Python GPU矩阵运算
在讲矩阵之前，先说一个东西：齐次坐标。为了区分矢量和标量，
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2024-05-21 10:44:19
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作者：gooogleman 日期：2011.09.09 从“内部”来看，包括三星、高通和德州仪器在内的基于ARM架构的同盟之间竞争异常激烈。据市场研究公司Strategy Analytics的数据显示，2010年在智能手机处理器市场高通凭借41%的市场份额排名第一，德州仪器市场份额27%名列第二，三星电子凭借19%的市场份额位居第三。 顾文军
# Python矩阵运算调用GPU
在进行大规模矩阵运算时，传统的CPU计算方式可能会遇到性能瓶颈。为了提高计算效率，我们可以使用GPU（图形处理器）来加速矩阵运算。本文将介绍如何使用Python调用GPU进行矩阵运算，并给出示例代码。
## 为什么使用GPU加速矩阵运算
GPU是专门用于图形渲染的硬件设备，但由于其并行计算的特性，逐渐被用于科学计算和机器学习等领域。相比之下，CPU更适合用
原创
2023-07-17 04:36:24
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第25章 Pytorch 如何高效使用GPU 深度学习涉及很多向量或多矩阵运算，如矩阵相乘、矩阵相加、矩阵-向量乘法等。深层模型的算法，如BP，Auto-Encoder，CNN等，都可以写成矩阵运算的形式，无须写成循环运算。然而，在单核CPU上执行时，矩阵运算会被展开成循环的形式，本质上还是串行执行。GPU（Graphic Process Units，图形处理器）的众核体系结构包含几千个流处理器
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2024-01-17 14:45:37
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目录Python矩阵基本运算Python矩阵操作Python矩阵乘法Python矩阵转置Python求方阵的迹Python方针的行列式计算方法Python求逆矩阵/伴随矩阵Python解多元一次方程微分、梯度的含义微分梯度梯度下降法梯度下降法求解回归方程的python代码参考引用 Python矩阵基本运算Python矩阵操作 创建矩阵与行列转换的功能函数，而在Python中也较多使用二维数组替代
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2023-06-03 07:40:59
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