CUDA C完成矩阵相加和相乘
时间: 2024-12-17 21:16:45 浏览: 25
CUDA C是一种由NVIDIA开发的并行计算API,用于利用GPU的强大并行处理能力进行高性能计算,包括数值运算如矩阵相加和相乘。以下是矩阵相加和相乘的基本步骤:
矩阵相加 (Matrix Addition):
- 定义两个同维度的CUDA动态数组(thrust库常用),分别代表两个矩阵A和B。
- 使用
thrust::device_vector
或cudaMallocPitch
函数将矩阵数据加载到GPU内存。 - 使用CUDA提供的内核函数,对每个元素进行加法操作。例如,你可以编写一个内核函数
__global__ void addMatrices(float* A, float* B, float* C, int N)
,接收矩阵A、B和结果矩阵C的指针,以及矩阵大小N。 - 调用
thrust::copy
函数,设置线程块和网格大小,让所有GPU线程同时进行相加。
矩阵相乘 (Matrix Multiplication, 通常涉及矩阵转置和逐元素乘法):
- 对于较小的矩阵,可以先计算转置,然后按列相乘,接着按行累加。
- 使用CUDA,可以创建三个矩阵,A、B和临时结果矩阵C_t。对于较大的矩阵,可能需要使用Strassen算法或更高效的BLAS库(如cuBLAS)。
- cuBLAS提供现成的矩阵乘法函数
cublasSgemm()
,可以直接调用。
__global__ void matmul(float* A, float* B, float* C, int M, int N, int K) {
// 线程ID确定矩阵位置
int row = threadIdx.y + blockIdx.y * blockDim.y;
int col = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;
if (row < M && col < N) {
float sum = 0.0f;
for (int k = 0; k < K; ++k) {
sum += A[row * K + k] * B[k * N + col];
}
C[row * N + col] = sum;
}
}