矩阵基础 在上面的blog里，我提到了矩阵可以用来优化dp等问题的时间复杂度，这篇blog便来详细说一下。 比如不管是递推还是dp入门都用到了的斐波那契数列，他就可以用矩阵优化加快。 \(fib_1 = 1\) \(fib_2 = 1\) \(fib_i = fib_{i-1} + fib_{i-2 ...
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2021-07-15 20:31:00
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P1962 斐波那契数列 \(F_n = \begin{cases} 1 & (n \leq 2)\\ F_{n-1} + F_{n-2} & (n \geq 3 )\end{cases}\) 请你求出 \(F_n \text{ mod } 10^9+7\) 的值。 \(\begin{cases} ...
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2021-09-16 09:55:00
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矩阵专题介绍矩阵有一个神奇的作用，它可以用来快速求递推式的第\(n\)项，学会这个技能，你需要掌握这两个前置芝士 矩阵快速幂,矩阵加速（数列）具体怎么优化呢？ 这个博客已经总结的较为全面，在这里我就不再加赘述。代码贴一发我写的模板矩阵快速幂#include#include#include#include#define int long long
#define mod 1000000007
usi
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2020-11-01 23:50:00
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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（
本文介绍线性代数中一个非常重要的内容——矩阵（Matrix）的一个重要性质：矩阵加速递推 同时本文已经更新至：矩阵（Matrix）系统介绍篇 斐波那契数列（Fibonacci Sequence）大家应该都非常的熟悉了。在斐波那契数列当中，\(F_1 = F_2 = 1\)，\(F_i = F_{i
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2021-05-15 17:52:00
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随着HTML5不断加入图形和多媒体方面的功能，例如Canvas2D、WebGL、CSS 3D和视频等，对渲染引擎使用图形库的性能提出很高的要求，本节描述WebKit为了支持硬件加速机制而引入了哪些内部结构以及chromium如何在这些设施上实现特殊的硬件加速机制，这些机制的引入提高了WebKit引擎的渲染性能硬件加速基础概念硬件加速是指实用哦该GPU的硬件能力来渲染网页，GPU的主要作用是用来绘制
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
题目描述 a[1]=a[2]=a[3]=1 a[x]=a[x-3]+a[x-1] (x>3) 求a数列的第n项对1000000007（10^9+7）取余的值。 输入输出格式 输入格式： 第一行一个整数T，表示询问个数。 以下T行，每行一个正整数n。 输出格式： 每行输出一个非负整数表示答案。 输入输
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2017-07-08 19:14:00
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题目描述 a[1]=a[2]=a[3]=1 a[x]=a[x-3]+a[x-1] (x>3) 求a数列的第n项对1000000007（10^9+7）取余的值。 输入输出格式 输入格式： 第一行一个整数T，表示询问个数。 以下T行，每行一个正整数n。 输出格式： 每行输出一个非负整数表示答案。 输入输
原创
2022-05-27 19:47:16
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【模板】矩阵加速（数列） 矩阵快速幂 题目描述
原创
2023-04-25 00:05:43
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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
矩阵快速幂的算法与普通快速幂的本质是一样的，还好理解，但其重要应用矩阵加
原创
2023-02-08 08:56:34
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文章目录一、矩阵乘法回顾二、CUDA内存架构CUDA中的共享内存CUDA中的共享内存使用方法静态申请内存动态申请内存三、分解矩阵乘法 / 平铺矩阵乘法四、实战代码DS_M 和 DS_N的索引方式解释 一、矩阵乘法回顾CPU版本： GPU版本： 核函数如下： C = AB ([mk],[kn])的矩阵乘法运算，每个线程都要读取A的一整行和B的一整列。A矩 阵中的每个点需要被读N次，B矩阵中的每个
转自opencvChina Opencv c接口与c++接口 Opencv 从c到c++ Opencv 从c到c++ Opencv2.0版本发布后，其新的C++接口，cv::Mat代替了原来c风格的CvMat和IplImage.目前，2.0版本对c的接口也是支持的。 相对于c的接口，c++的cv::Mat统一了矩阵和图像这两个概念。事实上，矩阵和图像其实是一样的。由
环境搭建VS 2019 CUDA 10.2 CUDNN Cmake 3.18.1OpenCV 4.4.0opencv-contribe 4.4.0 编译步骤1、打开Cmake，选择opencv4.4.0源码路径，选择编译完成之后的保存路径，选择VS版本。 2、等待configure完成之后，可能会出现下载的错误，具体就是xfeatures2d、FFMPEG、IPPICV的下载错误，如图： 因为下载
前言：因为要对一个矩阵进行优化加速，原有的openblas矩阵计算方法只是适合在做CPU端的加速，如果在线上有了GPU，这就使得使用GPU加速成为可能，并且也许会获得比较不错的性能结果。所以进行了尝试，进行矩阵的加速运算。第一部分：相关背景和硬件信息介绍；使用的GPU为1080Ti，使用的cuda版本是8.0版本；驱动版本是384.111；相较于openblas需要自行编译，cublas 一般是在
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
Java parallel programming to calculate PI/** 我在研究Java平行计算的时候，遇到了一些问题，虽然我觉得平行计算最佳选择还是 cpp or c. 从 MPI 到 Open mp，再有就是 cuda. 我尝试用java计算PI值，线性代码没有问题（因为我们采用的是dart 方法，从cpp移植过来的）。 但是，按照cpp的平行计算思维 使用java出现了问题
27 | SIMD：如何加速矩阵乘法？
原创
2023-05-22 15:24:03
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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]&
