文章目录基本概念主机（host）设备（device）流式处理器（SP）流式多处理器（SM）线程（Thread）线程块（Block）线程格（Grid）线程束（wrap）函数修饰符GPU内存的分类全局内存（Global Memory）共享内存（Shared Memory）常量内存（Constant Memory）纹理内存（Texture Memory）固定内存CUDA程序计算原理CUDA程序执行过程
矩阵乘计算GPU实现中通常为线程块计算一个较大的[m_tile, k] *[k, n_tile]的矩阵乘，最后分配到每个线程后同样为每个线程计算更小的一个[m_tile, k] *[k, n_tile]。这样存在的一个问题主要是在于m和n较小而k很大时，如下图所示的矩阵乘案例，只能分配很少的线程和线程块，并且每个线程内部的循环次数很大，GPU无法被充分利用，导致矩阵乘实现的性能比较差。这种情况可能
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
目录一、矩阵的加减运算二、矩阵的乘方运算1.数与矩阵的乘法2.矩阵与矩阵的乘法三、矩阵的除法四、矩阵的幂运算五、矩阵元素的查找六、矩阵元素的排序七、矩阵元素的求和八、矩阵元素的求积九、矩阵元素的差分一、矩阵的加减运算进行矩阵加法、减法运算的前提是参与运算的两个矩阵或多个矩阵必须具有相同的行数和列数，即A、B、C等多个矩阵均为m×n矩阵；或者其中有一个或多个矩阵为标量。由于矩阵的加法运算归结为其元素
你的代码有一些问题。。。首先是加法算法的基本逻辑data.append([self.data[k] + other.data[k]])这个说法很可疑。。。数据是一个二维矩阵，但是在这里你可以用一个索引来访问它。data[k]因此是一整行，使用+可以连接行(可能不是您想要的，对吗？)。可能highBandWidth的解决方案正是您所寻找的。在第二个问题更微妙，是关于陈述^{pr2}$这可能是一个问题
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2023-08-17 16:48:31
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对稀疏矩阵进行加减乘简单运算，矩阵元素初定为整型，需要的话可以更改为实型，矩阵大小初定为20×20，可更改相应代码进行扩大。 仓促写的。。= =，没有优化可能比较臃肿。。，输入的时候得按照行列顺序输入，懒得编对输入进行处理的函数了。。。= =|| 使用方法见图例： 加法： 减法： 乘法： &
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2023-06-03 19:58:35
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2019-03-25 20:52:00
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时间限制: 1000 ms 内存限制: 65536 KB提交数: 7242 通过数: 4800【题目描述】输入两个n行m列的矩阵A和B，输出它们的和A+B。【输入】第一行包含两个整数n和m，表示矩阵的行数和列数(1≤n≤100，1≤m≤100)。接下来n行，每行m个整数，表示矩阵A的元素。接下来n行，每行m个整数，表示矩阵B的元素。相邻两个整数之间用单个空格...
原创
2021-08-10 09:52:56
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# 如何实现矩阵加法 Java
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能够教会你如何实现矩阵加法的 Java 程序。在开始之前，我们先来了解一下整个实现过程的流程。
## 实现流程
下面是实现矩阵加法的基本流程，我们可以用一个表格来展示每个步骤。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建两个矩阵并初始化 |
| 2 | 检查矩阵的维度是否相同 |
| 3 | 创建一
原创
2023-07-21 09:38:11
197阅读
我们将一个由 n*m 个数排成的 n 行 m 列的数表称为一个 n 行 m 列的矩阵，它是高等代数学中的常见工具，也常见于其它学科中。
矩阵的定义矩阵（Matrix）是一个按照长方阵列排列的复数或实数集合。 ——百度百科只需要把整数快速幂中的 “1” 变成单位矩阵、乘法变成矩阵乘法即可。#include<iostream>
#include&
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2019-03-25 20:52:00
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定义 2 设有两个 m×n 阵 A =（aij）和 B =（bij），那么矩阵 A 与 B 的和记 作 A +B，规定为
原创
2022-01-25 11:58:50
371阅读
08:矩阵加法 08:矩阵加法 查看 提交 统计 提问 查看 提交 统计 提问 总时间限制: 1000ms 内存限制: 65536kB描述 输入两个n行m列的矩阵A和B，输出它们的和A+B。 输入第一行包含两个整数n和m，表示矩阵的行数和列数。1 <= n <= 100，1 <= m <= 100。
原创
2021-06-04 19:53:34
374阅读
时间限制: 1000 ms 内存限制: 65536 KB提交数: 7242 通过数: 4800【题目描述】输入两个n行m列的矩阵A和B，输出它们的和A+B。【输入】第一行包含两个整数n和m，表示矩阵的行数和列数(1≤n≤100，1≤m≤100)。接下来n行，每行m个整数，表示矩阵A的元素。接下来n行，每行m个整数，表示矩阵B的元素。相邻两个整数之间用单个空格...
原创
2022-03-24 11:08:35
530阅读
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（
C++矩阵加法！
原创
2022-03-07 11:52:41
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一、矩阵类矩阵是工程设计中经常使用的数学工具。 矩阵的运算主要有矩阵加、矩阵减、矩阵乘、矩阵转置、矩阵求逆等。 矩阵用两维数组处理最为方便。 二维数组存储结构。 实现：import java.util.Random;
//自定义矩阵类
public class MyMartrix {
//矩阵数组
int martrix[][];
//随机对象
Ran
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2023-09-19 08:27:35
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C++矩阵加法！
原创
2021-12-30 18:15:46
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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
描述给定两个N×M的矩阵，计算其和。其中： N和M大于等于1且小于等于100，矩阵元素的绝对值不超过1000。输入输入数据的第一行包含两个整数N、M，表示需要相加的两个矩阵的行数和列数。接下来2*N行每行包含M个数，其中前N行表示第一个矩阵，后N行表示第二个矩阵。输出你的程序需要输出一个N*M的矩阵，表示两个矩阵相加的结果。注意：输出中每行的最后不应有多余的空格.输入样例： 2 2
1 2
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2023-05-31 17:35:36
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