GPU并行加速：矩阵乘法性能优化深度解析

本篇实验报告主要探讨了GPU并行加速矩阵乘法的应用，旨在验证GPU在大规模数据并行计算中的性能优势。实验背景设置于2012-2013学年清华大学电子科学与技术系的大一工程专业课程中，学生通过实践操作深入了解GPU的并行计算能力。 实验的目的明确，即对比CPU的串行计算与GPU的并行计算，通过实际操作来计算加速比，展示GPU在处理大量矩阵乘法时的速度提升。实验利用CUDA（Compute Unified Device Architecture）架构，该架构允许程序员将计算任务分解为小的并行任务，每个任务称为thread，这些thread可以在显示芯片的高带宽内存和众多执行单元上同时运行。 实验原理部分详细解释了CUDA的编程模型，其中CPU作为主控，负责管理和调度，而GPU作为设备，执行密集的并行计算。显示芯片的特性，如高内存带宽和众多执行单元，使其成为理想的并行计算平台。在CUDA中，thread被组织成block，block内的thread可以共享内存，实现高效的协作。 程序流程图和关键代码提供了实践操作的直观示例。在代码中，如`GPUJZCF18_9.cu.cpp`文件，展示了如何利用CUDA编程语言编写控制台应用程序的入口点，涉及了必要的头文件导入，矩阵定义，以及使用`__global__`关键字声明的GPU并行函数，用于执行矩阵乘法计算。 这份报告不仅包含了实验的设计思路，还展示了如何通过CUDA技术将复杂的矩阵乘法任务分解到GPU的多核处理器上，从而实现高性能计算。通过实际运行和比较，学生能够深入理解并行计算在GPU上的应用潜力，以及其对提高计算效率的重要作用。报告最后可能还会包含实验结果的分析，包括加速比的具体数值，以及对GPU并行加速策略的有效性和局限性的讨论。