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GPU上的矩阵乘法的设计与实现

Design and Implementation of Matrix Multiplication on GPU

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【作者】 梁娟娟任开新郭利财刘燕君

【Author】 LIANG Juan-Juan,REN Kai-Xin,GUO Li-Cai,LIU Yan-Jun(School of Computer Science and Technology,University of Science and Technology of China,Hefei 230027,China)

【机构】 中国科学技术大学计算机科学与技术学院

【摘要】 矩阵乘法是科学计算中最基本的操作,高效实现矩阵乘法可以加速许多应用。本文使用NVIDIA的CUDA在GPU上实现了一个高效的矩阵乘法。测试结果表明,在Geforce GTX 260上,本文提出的矩阵乘法的速度是理论峰值的97%,跟CUBLAS库中的矩阵乘法相当。

【Abstract】 Matrix multiplication is a basic operation in scientific computing.Efficient implementation of matrix multiplication can speed up many applications.In this paper,we implement an efficient matrix multiplication on GPU using NVIDIA’s CUDA.The experiment shows that our implementation is as fast as the implementation in CUBLAS,and the speed of our implementation can reach the peak speed’s 97%,on Geforce GTX260.

【关键词】 矩阵乘法GPUCUDA
【Key words】 matrix multiplicationGPUCUDA
【基金】 国家自然科学基金(60833004);国家高技术研究发展计划(863)(2008AA010902)
  • 【文献出处】 计算机系统应用 ,Computer Systems & Applications , 编辑部邮箱 ,2011年01期
  • 【分类号】TP391.41
  • 【被引频次】11
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