本文将介绍如何使用 CUDA C 编程语言实现矩阵乘法。矩阵乘法是许多科学计算和机器学习算法中的基本操作，CUDA 提供了强大的并行计算能力，使得我们可以在 GPU 上高效地执行这类操作。

基本概念

在开始编写代码之前，我们需要了解一些基本概念：

  • 矩阵乘法：两个矩阵相乘的结果是一个新矩阵，其中每个元素都是原始矩阵对应元素的乘积之和。
  • CUDA：Compute Unified Device Architecture，是一种由 NVIDIA 开发的计算平台和编程模型。

环境搭建

在开始编写 CUDA C 程序之前，您需要安装以下软件：

  • NVIDIA CUDA Toolkit：用于编译和运行 CUDA 程序。
  • NVIDIA GPU：用于执行 CUDA 程序。

您可以在NVIDIA 官网下载 CUDA Toolkit，并在NVIDIA GPU官网查看支持的 GPU 列表。

代码示例

以下是一个简单的 CUDA C 矩阵乘法程序示例：

#include <stdio.h>
#include <cuda_runtime.h>

__global__ void matrixMultiply(float *d_A, float *d_B, float *d_C, int width) {
    int row = blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y;
    int col = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;

    float value = 0.0;
    for (int k = 0; k < width; ++k) {
        value += d_A[row * width + k] * d_B[k * width + col];
    }

    d_C[row * width + col] = value;
}

int main() {
    // ... 省略矩阵初始化和内存分配代码 ...

    // 启动 CUDA 线程
    dim3 threadsPerBlock(16, 16);
    dim3 numBlocks((width + threadsPerBlock.x - 1) / threadsPerBlock.x,
                   (width + threadsPerBlock.y - 1) / threadsPerBlock.y);
    matrixMultiply<<<numBlocks, threadsPerBlock>>>(d_A, d_B, d_C, width);

    // ... 省略内存释放和程序结束代码 ...

    return 0;
}

扩展阅读

如果您想深入了解 CUDA C 编程，以下是一些推荐资源：

希望本文能帮助您入门 CUDA C 矩阵乘法编程。如果您有任何疑问，欢迎在ABC Compute Forum上提问。

matrix_multiplication