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
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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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
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)
我想记录一下今天所做的事情，与我自己对GPU 的对矩阵加速的并行运算的认知有点背道而驰，我一共写了三个相同的并行计算程序，理论上， 在cpu上面运行的应该是最慢的，用共享内存计算的那个应该是最快的，但是，结果却是与预计的相反。我得提前声明一下， cpu 的程序是用NVCC编译的，并不是严格意义的.cpp文件，我生成了.cu文件。 接下来贴出我的源码，可以直接运行。算了，源码有些长，但是按照运算的时
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2024-09-03 14:34:05
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CPU的自动调度矩阵乘法 这是一个有关如何对CPU使用自动调度程序的文档。 与依靠手动模板定义搜索空间的基于模板的autotvm不同，自动调度程序不需要任何模板。用户只需要编写计算声明，而无需任何调度命令或模板。自动调度程序可以自动生成较大的搜索空间，并在该空间中找到良好的调度。 本文以矩阵乘法为例
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2020-12-24 07:03:00
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1. 二维矩阵乘法 torch.mm()也就是最基本的矩阵乘法，需要满足对应维度的要求，否则报错torch.mm(mat1, mat2, out=None) mat1，mat2 ，输出 out 。2. 三维带batch的矩阵乘法 torch.bmm()torch.bmm(bmat1, bmat2, out=None)由于神经网络训练一般采用 mini-batch，经常输入的是三维带 batch 的
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2023-10-27 09:21:17
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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，
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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block matrix：分块矩阵；
线性组合（linear combination） ⇔ 矩阵乘法（matrix multiplication）；
矩阵和向量相乘，自然容易立即；
矩阵和矩阵相乘，则要分块进行理解；
1. 矩阵乘法（matrix multiplication）
单位矩阵是正定矩阵，
zTIz=zTz=∥z∥2
2. 从矩阵分块到矩阵乘法
考虑一个矩阵 A∈Rn
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2016-11-09 12:50:00
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block matrix：分块矩阵；线性组合（linear combination） ⇔ 矩阵乘法（matrix multiplication）；
矩阵和向量相乘，自然容易立即；矩阵和矩阵相乘，则要分块进行理解；
1. 矩阵乘法（matrix multiplication）
单位矩阵是正定矩阵，zTIz=zTz=∥z∥2
2. 从矩阵分块到矩阵乘法考虑一个矩阵 A∈Rn×n，试证明，AAT=∑
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2016-11-09 12:50:00
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# 如何在Python中实现矩阵与向量乘法
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何在Python中实现矩阵与向量的乘法。首先，让我们来看一下整个过程的流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 创建一个矩阵和一个向量 |
| 步骤二 | 确保矩阵的列数等于向量的维度 |
| 步骤三 | 执行乘法操作 |
现在让我们分步来实现这个操作。
## 步骤一：
原创
2024-04-18 04:46:05
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近日爱机闹情绪，常常中途罢工、有时甚至开不了机。起初以为是超频、夏日炎热所致，但把机箱“开膛破肚”，降回正常频率，用落地风扇对着直吹，她还是一样的小姐脾气，高兴时让你见一下Windows的蓝天白云，不高兴了就黑脸相对。 主要配置：MS-6163主板、128MB内存、Socket 370的Celeron 400A(超频至83MHz×6)+普通转接卡、WinFast 3D S320显卡等。故
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2024-05-07 16:11:28
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先介绍向量的两种运算，一个行向量乘以一个列向量称作向量的内积，又叫作点积，结果是一个数；一个列向量乘以一个行向量称作向量的外积，外积是一种特殊的克罗内克积，结果是一个矩阵，假设和b分别是一个行向量和一个列向量，那么内积、外积分别记作和，,为了讨论方便，假设每个向量的长度为2。注意：外积在不同的地方定义方式不太一样，这里不详细讨论定义了内积和外积以后，我们讨论矩阵的乘法。矩阵是由向量组成的，因此对矩
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2023-08-26 13:09:44
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