矩陣乘法公式：
( ab
)ij=
∑k=1
paik
bkj=
ai1b
1j+a
i2b2
j+..
.+ai
pbpj
(ab)_=\sum_^a_b_=a_b_+a_b_+...+a_b_
(ab)ij
=∑k
=1p
aik
bkj
=ai1
b1j
+ai
2b2
j+.
..+a
ipb
pj時間複雜度：
c m∗
n=am
∗k∗b
k∗nc_=a_*b_
cm∗n=
am∗k
∗bk
∗n，時間複雜度為o(mkn)
c++**：
這一塊公司的同事和我說cuda有個建議值，這塊**不需要太多關注，接下來就到了cuda矩陣乘的**了voidmatrixmulcpu
(int
* a,
int* b,
int* c )
}```
對應的cuda**需要先指定執行緒塊數和每個執行緒塊內的執行緒數
```cpp
dim3 threads_per_block (16,
16,1)
;// a 16 x 16 block threads
dim3 number_of_blocks (
(n / threads_per_block.x)+1
,(n / threads_per_block.y)+1
,1);
matrixmulgpu <<
< number_of_blocks, threads_per_block >>
>
( a, b, c_gpu )
;
這個地方需要理解cuda執行緒結構，我們採用自底向上的方式看
最小的單元是執行緒(thread)
接下來是block，每個block中有多個thread，採用二維編號，如上圖的橘黃色的thread(2,1)代表該block的第7個執行緒
再向上一層是grid（格線），每個grid裡有多個block，如上圖的黃色的block(2,0)
在我們的**裡面我們使用(blockidx.x * blockdim.x + threadidx.x，blockidx.y * blockdim.y + threadidx.y)來定位到具體的執行緒，接下來就是具體某個執行緒執行的**，從而實現了並行
最後需要使用cudadevicesynchronize(); // wait for the gpu to finish before proceeding等待所有執行緒都結束，才能繼續
grid最多有3dim，block最多有3dim，上述**z的維度都是指定的1，所以在cuda**中沒有提到blockidx.z
關於這塊這個部落格講的挺好
cuda矩陣相乘 CUDA的矩陣乘法
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