本文详细介绍了如何编写一个高效率的 CUDA SGEMM Kernel，并且介绍了使用 SASS 编程这一极限优化性能的手段，并稍稍
原创
2024-07-24 10:26:52
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关于使用Python进行CUDA加速矩阵乘法的讨论，特别是在需要处理大量数据时，可谓是个新手和老手都可能面临的问题。通过GPU的加速，我们可以显著提升计算效率，满足现代高性能计算的需求。一起来看看如何一步步解决这个问题吧！
## 背景定位
在机器学习和深度学习领域，无论是图像处理、自然语言处理，还是其他复杂计算任务，矩阵的乘法是一个核心操作。随着数据量的激增，CPU的处理能力开始显得捉襟见肘，
在现代数值计算中，矩阵乘法是一个十分重要的操作。随着数据规模的急剧扩大，传统的 CPU 计算方式已无法满足高性能的需求。为了解决这个问题，CUDA（Compute Unified Device Architecture）技术应运而生，它利用 NVIDIA 的 GPU 提供了强大的并行计算能力。本文将详细探讨如何使用 Python 调用 CUDA 接口加速矩阵乘法的实现过程。
类似于如下的引用，很
最近接触了 GPU 编程，尝试了用 CUDA 写一些并行计算案例，拿了矩阵乘法作为第一个练手项目。 过去的经验让我误以为这东西很 naive，但其实从并行的角度看，会发现很多串行思维所没有机会接触的细节——总体而言，虽然遇到不少困难，但还是觉得收获丰富。 矩阵乘法的实现优化有非常多的方法，这里只是简 ...
本文详细介绍了如何编写一个高效率的 CUDA SGEMM Kernel，并且介绍了使用 SASS 编程这一极限优化性能的手段，并稍稍延伸展开了通过 Implicit Gemm 优化卷积运算的思路，希望可以给予有志于极致挖掘硬件性能的同学们一定的启发。 ...
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2021-09-15 14:47:00
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本文实例讲述了python实现矩阵乘法的方法。分享给大家供大家参考。具体实现方法如下：def matrixMul(A, B):
res = [[0] * len(B[0]) for i in range(len(A))]
for i in range(len(A)):
for j in range(len(B[0])):
for k in range(len(B)):
res[i][j] += A
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2023-06-02 23:00:40
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矩阵乘法，顾名思义是矩阵的乘法，矩阵相乘的含义是两个向量的积，在 Python中一般以乘号或括号表示。与常用的加、减、乘、除运算不同，矩阵乘法只能用于对给定矩阵进行乘法运算，不能进行除法运算。若要计算矩阵乘法的值，必须先进行矩阵分解。 在上一篇文章中，我们对矩阵乘法进行了初步学习，知道了求矩阵乘法的基本步骤： 1、初始化为0 2、令A=a*b 3、将a和b带入其中，并令a*b=0 4、
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2024-01-24 11:19:56
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cuda实现矩阵乘法
原创
2022-06-28 07:12:46
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cuda编程入门（4）—— 实现矩阵乘
原创
2022-06-28 07:13:09
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cuda编程入门（5）—— 实现矩阵乘法(三)
原创
2022-06-26 00:01:54
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地址：https://www.nowcoder.com/practice/ebe941260f8c4210aa8c17e99cbc663b?tpId=37&&tqId=21292&rp=1&ru=/ta/huawei&qru=/ta/huawei/question-ranking 1 # @Auth
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2022-08-11 21:15:57
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题目：只用python的类和列表，实现矩阵乘法。分析：先给定用户输入，再实现乘法。若有矩阵a和b，axb的规则是a的每一行乘b的每一列，每一次都要求和。class Matmul(object):
# mat_shape = (row, col) 元组，矩阵大小
def __init__(self, mat_shape):
self.cube = []
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2023-06-03 18:55:30
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最近编程时，遇到矩阵运算，在进行矩阵乘法运算时，发现容易发现维度错误或逻辑错误等原因带来的Error，现记录如下：使用python进行矩阵运算，可以使用numpy专门针对矩阵的np.mat()函数构造矩阵，用这种方法构造的矩阵在默认情况下的加减乘除运算法是数学中矩阵的运算法则，np.dot(a,b)和乘法“*”的效果一致。如果使用numpy 中的ndarray创建二维数组的方式来进行矩阵运算，两个
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2023-06-02 23:20:42
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一、np.dot() 或者 @1.同线性代数中矩阵乘法的定义。np.dot(A, B)表示：对二维矩阵，计算真正意义上的矩阵乘积。对于一维矩阵，计算两者的内积。 a1 = np.array([[4,5,6],[1,2,3]])
a2 = np.array([[1,2],[3,4],[5,6]])
#矩阵叉乘
#print(a1.dot(a2))
# print(a1@a2)
#输出：[
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2023-06-03 18:56:02
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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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目录1、安装NVIDIA显卡驱动2、安装CUDA（1）确定显卡支持的CUDA版本（2）根据自己显卡支持的CUDA版本，下载对应的CUDA版本（3）安装CUDA（4）配置环境变量（安装好CUDA后，系统一般会自动添加环境变量）（5）检验CUDA安装是否成功3、安装cuDNN（1）cuDNN是pytorch搭建深度学习模型的依赖，没有它，不能运行卷积等操作。（2）下载对应版本的cuDNN（3）下载的时
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2023-08-04 23:58:01
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欢迎点击「算法与编程之美」↑关注我们！本文首发于微信公众号："算法与编程之美"，欢迎关注，及时了解更多此系列文章。问题描述矩阵相信大家都...
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2022-02-11 14:20:24
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# 分块矩阵乘法的实现指南
分块矩阵乘法是一种优化矩阵乘法的方法，它将大矩阵分成较小的块，以降低内存带宽消耗和提高并行执行效率。本文将引导你实现分块矩阵乘法的 Python 代码。我们将通过步骤表格展示整体流程，并详细讲解每一步的实现。
## 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 确定矩阵的大小和分块大小 |
| 2 | 初始化结果矩阵 |
原创
2024-10-01 07:34:03
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在这篇博文中，我们将深入探讨“矩阵链乘法”的计算过程以及如何在Python中实现这一算法。矩阵链乘法问题的目标是确定最优的矩阵相乘顺序，以达到乘法运算的计算成本最小化。通过本文的系统分析、抽象和实现，我们将给出详细的解决方案。
## 协议背景
本部分将讨论矩阵链乘法的背景信息，其中包括如何在信息理论中对该问题进行建模。矩阵链乘法的复杂性可以通过使用四象限图来表示:
```mermaid
qu
目录一. 数组与数的运算1.普通列表计算(1). 普通函数(2). 匿名函数(3). 多个序列2. 数组与数计算二. 数组与数组的运算1. 结构相同的数组之间的运算2. 与行相同，只有一列的数组的运算3. 与列相同，只有一行的数组的运算4. 不同维度数组之间的运算 一. 数组与数的运算1.普通列表计算在python中，对一个列表所有元素加上一个数，需要使用map()函数，对列表中每个元素加上一个
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2024-10-09 10:46:25
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