矩陣乘法在不同平台上的執行時間

出於對平行計算的興趣，我嘗試了cpu、gpu cuda、gpu cuda cublas這三種方式進行矩陣乘法的計算。

一、cpu

#include

#include
#include
//#pragma gcc optimize(3)
#define r_size 256*8
intmain()
start=
clock()
;for
(i=0
;i)for
(j=0
;j)for
(k=0
;k)          c[i*r_size+j]
+=a[i*r_size+k]
*b[k*r_size+j]
;  end=
clock()
;printf
("time is %f s\n",(
(double
)end-start)
/clocks_per_sec)
;return0;
}

#include

"cuda_runtime.h"
#include
"cublas_v2.h"
#include
#include
#include
#include
#include
using namespace std;
intmain()
for(
int i =
0; i < n*k; i++
)float
*d_a,
*d_b,
*d_c,
*d_ct;
start=
clock()
;cudamalloc((
void**
)&d_a,
sizeof
(float
)*m*n)
;cudamalloc((
void**
)&d_b,
sizeof
(float
)*n*k)
;cudamalloc((
void**
)&d_c,
sizeof
(float
)*m*k)
;cudamemcpy
(d_a, h_a, m*n *
sizeof
(float
), cudamemcpyhosttodevice)
;cudamemcpy
(d_b, h_b, n*k *
sizeof
(float
), cudamemcpyhosttodevice)
;float alpha =1;
float beta =0;
//c=a*b
cublashandle_t handle;
cublascreate
(&handle)
;cublassgemm
(handle,
cublas_op_n,  
cublas_op_n,   
k,//矩陣b的列數
m,//矩陣a的行數
n,//矩陣a的列數
&alpha,           
d_b,            
k,                    
d_a,         
n,&beta,          
d_c,           
k);cudamemcpy
(h_c, d_c, m*k *
sizeof
(float
), cudamemcpydevicetohost)
;    end=
clock()
;cudafree
(d_a)
;cudafree
(d_b)
;cudafree
(d_c)
;free
(h_a)
;free
(h_b)
;free
(h_c)
;printf
("time used is %f s\n",(
(double
)end-start)
/clocks_per_sec)
;return0;
}

#include

#include
#include
#include
#define block_num 32   
//塊數量
#define thread_num 256 
// 每個塊中的執行緒數
#define r_size block_num * thread_num
#define m_size r_size * r_size
__global__ void
mat_mul
(int
*mat1,
int*mat2,
int*result)}}
intmain
(int argc,
char
*ar**)
cudamalloc((
void**
)&g_mat1,
sizeof
(int
)* m_size)
;cudamalloc((
void**
)&g_mat2,
sizeof
(int
)* m_size)
;cudamalloc((
void**
)&g_mat_result,
sizeof
(int
)* m_size)
;    
start=
clock()
;cudamemcpy
(g_mat1, mat1,
sizeof
(int
)* m_size, cudamemcpyhosttodevice)
;cudamemcpy
(g_mat2, mat2,
sizeof
(int
)* m_size, cudamemcpyhosttodevice)
;    mat_mul<<
>
>
(g_mat1, g_mat2, g_mat_result)
;cudamemcpy
(result, g_mat_result,
sizeof
(int
)* m_size, cudamemcpydevicetohost)
;    end=
clock()
;printf
("time=%f\n",(
(double
)end-start)
/clocks_per_sec)
;return0;
}

從上到下依次為cuda cublas、cuda、cpu的執行時間，而且前兩種情況是（32x256）x（32x256）大小的兩個矩陣相乘，而第三種是（256x8）x（256x8）大小的兩個矩陣相乘，可以看出，執行速度cublas>cuda>>cpu.

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