深度学习飞速发展过程中，人们发现原有的处理器无法满足神经网络这种特定的大量计算，大量的开始针对这一应用进行专用芯片的设计。谷歌的张量处理单元（Tensor Processing Unit，后文简称TPU）是完成较早，具有代表性的一类设计，基于脉动阵列设计的矩阵计算加速单元，可以很好的加速神经网络的计算。本系列文章将利用公开的TPU V1相关资料，对其进行一定的简化、推测和修改，来实际编写一个简单版
作者：yang 1 简介2 NEON概览本节介绍NEON技术及一些背景知识。2.1 什么是NEON？NEON是指适用于Arm Cortex-A系列处理器的一种高级SIMD（单指令多数据）扩展指令集。NEON 技术可加速多媒体和信号处理算法（如视频编码/解码、2D/3D 图形、游戏、音频和语音处理、图像处理技术、电话和声音合成）。 NEON 指令可执行并行数据处理：寄存器被视为同一数据类型的元素的
Abstract: 本文介绍CUDA核函数计时方法Keywords: gettimeofday,nvprof开篇废话继续更新CUDA，同时概率和数学分析也在更新，欢迎大家访问www.face2ai.com 昨天晚上开始折腾ubuntu，上一篇用腾讯云搭建服务器来调试CUDA，现在有机器了，所以装个ubuntu准备调试cuda，但是出现了下面的纠结问题，搞了将近五个多小时，才解决，首先我的笔记本是联
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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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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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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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
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2024-04-15 12:48:09
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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
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2024-04-07 08:00:46
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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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不久前 IIC Shenzhen 2022 全球CEO峰会上，Imagination中国区董事长白农先生着重分享了公司 GPU IP 的重要变迁：从2007年苹果推出搭载Imagination GPU技术的第一代iPhone, 到2018年Imagination最早拥有GPU硬件虚拟化技术并用于汽车领域，再到2020年GPU进一步向汽车和数据中心领域拓展……我们看到，随着智能终端产品的更新迭代，应
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2024-02-12 19:51:00
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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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以前曾听说cublas的效率不是很高,今天写了个小程序对cublas的矩阵乘法速度进行了一个测试,发现结果并非如此.至少就矩阵乘法来说，cublas的效率很不错,相对CPU有非常高的加速比.
测试程序是在sdk例子simpleCUBLAS的基础上修改而成,测试内容是分别用cublas和CPU函数计算两个N阶矩阵A和B的乘积,然后对结果进行校验，并计算
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),~
问题描述矩阵乘法 C = aAB + bC 其中a,b为常数,A,B,C为矩阵实验要求根据内存大小测不同规模矩阵的处理速度（GFLOPS/s），并给出计算公式。请计算系统的理论峰值，如果没有达到理论峰值，尝试给出原因。方法CUDA矩阵的优化有多个思路，在本次试验中我使用了shared memory进行访问速度的提升，尝试减少if-else语句的出现，避免串行化，同时做了精度优化以降低错误率（结果
文章目录背景CPU代码GPU代码问题分析解决方案结论 背景在图像处理，深度学习领域，有很多矩阵运算的工作，而伴随矩阵运算就存在大量的矩阵转置，转置不涉及计算，主要的工作都在数据的读取写入方面，所以如何加快数据搬移是一种很重要的优化点。CPU代码假设都是按行存储。int row = 1024
int col = 512
void transpose_CPU(vector<int>&am
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2024-07-17 23:25:52
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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]&
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2024-08-02 19:26:41
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在小米mix 2s + 高通骁龙 845 + Adreno 630 上测试了opencl版本的cv::dft()。测试数据先看表格里面的描述：名称函数名最大时间(ms)平均时间(ms)说明cpu版本dftcv::dft()-0.029448未统计其他，仅cv::dft()函数的调用时间opencl版本cv::dft(UMat)802.5570000.202941不计算mat与umat的拷贝，不计算
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2024-07-07 16:16:01
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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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# Python中的GPU计算矩阵：一个科普指南
在现代计算中，处理大量数据时，计算速度是至关重要的。特别是对于矩阵运算，GPU（图形处理单元）的并行计算能力能够显著提高性能。本文将介绍如何在Python中使用GPU进行矩阵计算，并提供示例代码来帮助理解。
## GPU计算的优势
GPU的设计初衷是为了处理复杂的图形渲染，但它们的并行结构非常适合处理矩阵运算等数据并行工作负载。相比于CPU，
# 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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