GPU 矩陣運算
2022年11月1日 — 本文主要介绍用CUDA实现矩阵乘法运算（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 ... ,2023年10月30日 — 首先介绍了CUDA架构特点，在GPU上基于CUDA使用两种方法实现了矩阵乘法，并根据CUDA特有的软硬件架构对矩阵乘法进行了优化。然后计算GPU峰值比并进行了分析 ... ,深度學習就是大量及稠密的矩陣運算，如矩陣相乘、相加或向量內積，而在處理這樣大量的矩陣運算時，GPU也同樣能提高其效率。而NVIDIA的函式庫cuBLAS或cuSPARSE都是在 ... ,2021年7月31日 — 图形运算的特点是大量同类型数据的密集运算——如图形数据的矩阵运算，GPU 的微架构就是面向适合于矩阵类型的数值计算而设计的，大量重复设计的计算单元，这 ... ,2022年10月24日 — GPU 计算与CPU 相比能够快多少？在本文中，我将使用Python 和PyTorch 线性变换函数对其进行测试。 ,2022年10月22日 — 浮点数运算，矩阵运算与GPU的关系. GPU擅长浮点数的并行运算。 矩阵适合并行运算，所以CNN使用GPU运算，相比CPU，可以缩短运算时间。 若矩阵的成员是浮 ... ,2020年2月6日 — 矩阵乘法的GPU 常规实现使用Global Memory. 在GPU 中执行矩阵乘法运算操作：. 在Global Memory 中分别为矩阵A、B、C 分配存储空间. ,寫a向量與b向量運算後存入c向量, 看是否正確(可用omp for, 也可不用, 兩種寫法有差); 練習reduction的用法, 寫出向量相乘與矩陣乘向量的程式; 寫一個雙重迴圈(例如:a向量 ...
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CUDA编程：矩阵乘运算从CPU到GPU
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2023年10月30日 — 首先介绍了CUDA架构特点，在GPU上基于CUDA使用两种方法实现了矩阵乘法，并根据CUDA特有的软硬件架构对矩阵乘法进行了优化。然后计算GPU峰值比并进行了分析 ... https://blog.csdn.net GPU運算與深度學習
深度學習就是大量及稠密的矩陣運算，如矩陣相乘、相加或向量內積，而在處理這樣大量的矩陣運算時，GPU也同樣能提高其效率。而NVIDIA的函式庫cuBLAS或cuSPARSE都是在 ... https://www.leadtek.com 为什么GPU 能加速深度学习 - lxkaka
2021年7月31日 — 图形运算的特点是大量同类型数据的密集运算——如图形数据的矩阵运算，GPU 的微架构就是面向适合于矩阵类型的数值计算而设计的，大量重复设计的计算单元，这 ... https://lxkaka.wang 比较CPU和GPU中的矩阵计算
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2022年10月22日 — 浮点数运算，矩阵运算与GPU的关系. GPU擅长浮点数的并行运算。 矩阵适合并行运算，所以CNN使用GPU运算，相比CPU，可以缩短运算时间。 若矩阵的成员是浮 ... https://blog.csdn.net 矩阵乘法的CUDA 实现、优化及性能分析
2020年2月6日 — 矩阵乘法的GPU 常规实现使用Global Memory. 在GPU 中执行矩阵乘法运算操作：. 在Global Memory 中分别为矩阵A、B、C 分配存储空间. https://chiemon.github.io 高效能計算CPU & GPU 筆記
寫a向量與b向量運算後存入c向量, 看是否正確(可用omp for, 也可不用, 兩種寫法有差); 練習reduction的用法, 寫出向量相乘與矩陣乘向量的程式; 寫一個雙重迴圈(例如:a向量 ... https://hackmd.io |