【发布时间】：2018-04-02 14:46:10
【问题描述】：
我正在努力学习 CUDA。在this基于GPU的文章的帮助下，我开始尝试矩阵乘法。 我的主要问题是我无法理解如何在内核中访问 2D 数组，因为访问 2D 数组与传统方法（matrix[i][j]）有点不同。 这是我卡住的部分：
for (int i = 0; i < N; i++) {
tmpSum += A[ROW * N + i] * B[i * N + COL];
}
C[ROW * N + COL] = tmpSum;
我可以理解 ROW 和 COLUMN 是如何派生的。
int ROW = blockIdx.y*blockDim.y+threadIdx.y;
int COL = blockIdx.x*blockDim.x+threadIdx.x;
非常感谢任何带有示例的解释。谢谢！
【问题讨论】：
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内核中的单个循环意味着每个工作项都在做一个点积（在 m1 的 1 行和 m2 的 1 列之间）以找到结果矩阵的
(i,j)th 元素。由于它采用一维数组，因此只能将其查找为堆叠的行。这就是为什么ROW * N + i表示第 ROW 行和该行的第 i 个元素，但这是第一个矩阵。第二个矩阵似乎没有在这个内核之前转置，所以它扫描的是单列而不是一行。 -
为什么要将
ROW*N和I*N相乘。这个逻辑似乎很棘手。我无法想象它@huseyintugrulbuyukisik -
2D 到 1D 表示第一行后跟第二行后跟第三行...。然后如果将 ROW 乘以 N，则选择第 ROWth 行的第一个元素，因为 N 是行长，而一维数组是长度为 N*M，其中 M 是列高（或者这意味着每行有 N 个元素的 M 行在 1D 中一个接一个地堆叠）。
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如果你正在尝试学习 OpenCL，为什么这个问题会被标记为 CUDA，为什么你显示的代码是 CUDA 代码？