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GPU上的矩阵乘法的设计与实现
  • ISSN号：1003-3254
  • 期刊名称：计算机系统应用
  • 时间：0
  • 页码：178-181+149
  • 分类：TP334.7[自动化与计算机技术—计算机系统结构;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构：[1]中国科学技术大学计算机科学与技术学院,合肥230027
  • 相关基金：国家自然科学基金（60833004）;国家高技术研究发展计划（863）（2008AA010902）
  • 相关项目：支持高速缓存一致的片上网络关键技术研究
作者： 梁娟娟|任开新|郭利财|刘燕君|LIANG Juan-Juan,REN Kai-Xin,GUO Li-Cai,LIU Yan-Jun|
关键词： 矩阵乘法, GPU, CUDA, matrix multiplication, GPU, CUDA
中文摘要：

矩阵乘法是科学计算中最基本的操作，高效实现矩阵乘法可以加速许多应用。本文使用NVIDIA的CUDA在GPU上实现了一个高效的矩阵乘法。测试结果表明，在Geforce GTX260上，本文提出的矩阵乘法的速度是理论峰值的97％，跟CUBLAS库中的矩阵乘法相当。

英文摘要：

Matrix multiplication is a basic operation in scientific computing. Efficient implementation of matrix multiplication can speed up many applications. In this paper, we implement an efficient matrix multiplication on GPU using NVIDINs CUDA. The experiment shows that our implementation is as fast as the implementation in CUBLAS, and the speed of our implementation can reach the peak speed＇s 97%, on Geforce GTX260.

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期刊信息
  • 《计算机系统应用》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国科学院软件研究所
  • 主编：苏振泽
  • 地址：北京8718信箱
  • 邮编：100190
  • 邮箱：csa@iscas.ac.cn
  • 电话：010-62661041
  • 国际标准刊号：ISSN：1003-3254
  • 国内统一刊号：ISSN：11-2854/TP
  • 邮发代号:82-558
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2000版）
  • 被引量:15201