cuda--编程基础

GPU架构概览

• GPU适合用于:密集计算,高度可行并行计算,图形学等,即执行计算;
• GPPU不适合于:缓存数据,控制指令流;

 

 

说明:

1. 计算矩阵Pd和M的行索引;
2. 计算矩阵Pd和N的列索引;
3. 每一个线程计算块内的一个元素

说明:

1. Shared memory 存储Md和Nd的子集
2. Width/TILE_WIDTH 阶段数目
3. m当前阶段的索引
4. 从Md和Nd各取一个元素存入shared memory
5. 等待block内所有线程,即,等到整个瓦片存入shared memory
6. 累加点乘的子集
7. 把最终的结果写入global memory