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1、BLAS(Basic Linear Algebra Subprograms)定義了一組基本的矩陣和向量的操作,包括各種矩陣乘法和矩陣向量乘法,在許多領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用。現(xiàn)在的GPU已經(jīng)發(fā)展為一種多核,多線程,具有杰出的計(jì)算能力和很高的存儲(chǔ)器帶寬,可編程的處理器。GPU可以用來加速許多具有數(shù)據(jù)并行特征的應(yīng)用。本文在BLAS通用版本基礎(chǔ)上,分析GPU體系結(jié)構(gòu)特點(diǎn)和BLAS函數(shù)特征,使用CUDA在GPU上高效實(shí)現(xiàn)BLAS庫(kù)的一些核心操作。
2、> 本文首先介紹了BLAS函數(shù)標(biāo)準(zhǔn),重點(diǎn)介紹了BLAS庫(kù)中應(yīng)用最多的是BLAS2和BLAS3提供的函數(shù),特別是BLAS2中的GEMV和BLAS3中的GeneralMartrix Multiply(GEMM),即通用矩陣相乘。介紹了GPU體系結(jié)構(gòu)特點(diǎn)以及CUDA,包括CUDA的體系結(jié)構(gòu)和常用的優(yōu)化方法。
然后,使用CUDA在GPU上設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)了三級(jí)BLAS庫(kù)的核心函數(shù)GEMM(通用矩陣相乘)。在實(shí)現(xiàn)通用矩陣相乘時(shí),需要
3、考慮兩種情況:一種是數(shù)據(jù)已經(jīng)拷貝到GPU的顯存中的情況。在Geforce GTX260上,在數(shù)據(jù)已經(jīng)拷貝到顯存的前提下,算法峰值是65GFLOPS。而GTX260的雙精度峰值是67.068GFLOPS,因此雙精度的實(shí)現(xiàn)效率達(dá)到了97%。另一種是數(shù)據(jù)沒有拷貝到顯存中的情況。在大規(guī)模矩陣乘法的計(jì)算中,數(shù)據(jù)不能夠一次全部的拷貝到顯存中。通過數(shù)據(jù)調(diào)度,本文的算法拷貝數(shù)據(jù)的時(shí)間不超過總時(shí)間的10%。
最后,使用CUDA在GPU上設(shè)計(jì)
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