写一个cuda 矩阵乘法
时间: 2023-07-07 09:10:50 浏览: 70
下面是一个简单的 CUDA 矩阵乘法示例,采用了分块算法,可以减少全局内存的访问次数并提高内存的局部性:
```c++
__global__ void matrixMultiplication(float *A, float *B, float *C, int width)
{
__shared__ float sA[TILE_WIDTH][TILE_WIDTH]; // 分块矩阵 A 的共享内存
__shared__ float sB[TILE_WIDTH][TILE_WIDTH]; // 分块矩阵 B 的共享内存
int bx = blockIdx.x, by = blockIdx.y;
int tx = threadIdx.x, ty = threadIdx.y;
// 分块矩阵 C 的行和列索引
int row = by * TILE_WIDTH + ty;
int col = bx * TILE_WIDTH + tx;
float sum = 0.0f;
for (int m = 0; m < width / TILE_WIDTH; m++) {
// 从全局内存中读取分块矩阵 A 和 B 到共享内存中
sA[ty][tx] = A[row * width + m * TILE_WIDTH + tx];
sB[ty][tx] = B[(m * TILE_WIDTH + ty) * width + col];
__syncthreads();
// 在共享内存中计算分块矩阵 C 的子矩阵
for (int k = 0; k < TILE_WIDTH; k++) {
sum += sA[ty][k] * sB[k][tx];
}
__syncthreads();
}
// 将分块矩阵 C 的子矩阵写回到全局内存中
C[row * width + col] = sum;
}
```
其中,`TILE_WIDTH` 表示分块矩阵的大小,可以根据实际情况进行调整。在主机端调用该函数时,需要将矩阵 A、B、C 分别拷贝到设备端的全局内存中,并设置相应的网格和线程块大小。
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