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（
转载
2024-04-05 18:47:26
157阅读
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
转载
2024-05-13 14:47:24
530阅读
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
转载
2024-08-01 07:49:40
122阅读
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
转载
2023-12-18 15:38:06
70阅读
准备阶段：安装vs跟opencv就不说了。安装cuda6.5：先用鲁大师之类的软件看看是什么显卡，然后在网上看看你的显卡是否支持cuda（https://developer.nvidia.com/cuda-gpus），其实一般的英伟达显卡都支持的了。再去下载cuda安装包（https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive），至于下载那个版本，这个不
转载
2023-11-26 19:59:53
337阅读
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]&
转载
2024-08-02 19:26:41
374阅读
0.深入理解GPU训练加速原理我们都知道用GPU可以加速神经神经网络训练（相较于CPU））GPU是如何加速的呢？我打算从两个方面来解答：单个GPU较于CPU加速：在训练网络中，其实大量的运算资源都消耗在了数值计算上面，大部分网络训练的过程都是1.计算loss，2.根据loss求梯度，3.再根据梯度更新参数（梯度下降原理）。无论在GPU还是CPU中，都是不断重复123步。但是由于CPU是通用计算单元
转载
2023-08-16 17:27:14
175阅读
# Python GPU矩阵运算
 , \(q \times r\) ，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)
为了提高大规模数据处理的能力，matlab 的 GPU 并行计算，本质上是在 cuda 的基础上开发的 wrapper，也就是说 matlab 目前只支持 NVIDIA 的显卡。1. GPU 硬件支持首先想要在 matlab 中使用 GPU 加速运算，需要计算机配备有 NVIDIA 的显卡，可在 matlab 中运行：>> gpuDevice如果本机有 GPU 支持，会列出 CUD
转载
2017-02-28 15:52:00
1159阅读
2评论
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
转载
2024-05-27 14:31:32
89阅读
目录Python矩阵基本运算Python矩阵操作Python矩阵乘法Python矩阵转置Python求方阵的迹Python方针的行列式计算方法Python求逆矩阵/伴随矩阵Python解多元一次方程微分、梯度的含义微分梯度梯度下降法梯度下降法求解回归方程的python代码参考引用 Python矩阵基本运算Python矩阵操作 创建矩阵与行列转换的功能函数，而在Python中也较多使用二维数组替代
转载
2023-06-03 07:40:59
149阅读
# Python矩阵运算调用GPU
在进行大规模矩阵运算时，传统的CPU计算方式可能会遇到性能瓶颈。为了提高计算效率，我们可以使用GPU（图形处理器）来加速矩阵运算。本文将介绍如何使用Python调用GPU进行矩阵运算，并给出示例代码。
## 为什么使用GPU加速矩阵运算
GPU是专门用于图形渲染的硬件设备，但由于其并行计算的特性，逐渐被用于科学计算和机器学习等领域。相比之下，CPU更适合用
原创
2023-07-17 04:36:24
1492阅读
# Java 矩阵加速运算：提升效率的奥秘
在科学计算、图像处理和机器学习等领域，矩阵运算是基础而又重要的操作。然而，矩阵的维度往往很大，直接运算会消耗大量时间和资源。为了解决这个问题，我们可以借助Java和一些优化技巧来加速矩阵运算。本文将从基本概念入手，提供代码示例，并总结一些性能优化的方法。
## 矩阵运算的基本概念
**矩阵**是一个二维数组，常用来表示数字、符号等信息。在进行矩阵运
在Python开发中，常常会面对性能瓶颈的问题，尤其是在处理大型数据集时，for循环往往会导致显著的性能下降。通过利用矩阵运算，可以显著提高代码的执行效率，实现加速。
### 问题背景
在某项目中，我们需要对大量数据进行复杂的数值计算，现有的实现依赖于for循环进行逐项计算，造成了很大的性能开销。这影响了用户的操作体验，导致应用程序响应变慢，进而影响了整体业务效率。
- **业务影响分析**:
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
转载
2024-09-03 14:34:05
40阅读
//part 1是针对与原来的10系列显卡，20系列的显卡使用因为cuda版本的问题会有问题，因此如果是20系列的显卡直接看part2part 1：(for gtx10*)一.环境安装:1.依赖库安装基本的依赖库安装sudo apt install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-d
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
转载
2024-04-06 20:38:26
150阅读
