GPU并行计算：矩阵乘法优化与CUDA应用

《方形矩阵乘法在GB 50303-2015 建筑电气工程施工质量验收规范》中涉及到了高性能计算技术与GPU的结合，特别是在矩阵乘法这一典型应用上。矩阵乘法是线性代数中的基础操作，其在现代计算机科学和工程中有着广泛的应用，尤其是在图形处理、机器学习和科学计算等领域。这里提到的是一个宽度为WIDTH的矩阵乘法过程，即P = M * N，其中矩阵P的大小是WIDTH x WIDTH。 在传统的CPU计算中，这种乘法可能需要遍历M和N矩阵的所有元素，导致大量的数据访问和计算。然而，在采用CUDA（Compute Unified Device Architecture，统一计算架构）这样的GPU编程环境下，情况有所不同。CUDA允许程序员利用GPU的并行计算能力，显著提升矩阵乘法的效率。 在没有采用分片优化算法的情况下，每个线程负责计算P矩阵中的一个元素。这意味着M和N矩阵需要一次性从全局存储器中加载WIDTH次，这体现了GPU的高速内存访问性能。GPU通过其众多的流处理器单元（Stream Processors），可以并行处理这些计算任务，大大提高了计算速率。每个线程的工作单元ID（Thread ID）和工作线程组ID（Thread Group ID）共同确定了它在矩阵中的计算位置，从而实现了矩阵元素的分布计算。 这部分内容还提到了GPU的发展历程，从最初的图形处理加速器，到后来逐渐具备通用计算能力的GPGPU（General-Purpose Computing on GPU）。GPU经历了多个发展阶段，从仅提供硬件加速到具有可编程性的流处理器，再到如CUDA这样的编程环境的出现，使得GPU成为了并行计算的重要平台。理解这些背景有助于我们理解为何在建筑电气工程中考虑使用GPU进行矩阵乘法等计算密集型任务，因为这可以提高施工质量验收过程中的计算效率和整体项目的执行速度。