CUDA与TensorRT部署实战课程
https://97it.top/13843/ 摘要 矩阵乘法是高性能计算和深度学习中的关键操作之一。随着GPU技术的发展,CUDA Core已成为加速矩阵计算的重要工具。本文通过实现和优化基于CUDA Core的矩阵乘法,探讨了不同优化策略对性能的影响,并对比了CUDA Core与Tensor Core的性能差异。实验结果表明,通过合理利用CUDA Core的并行能力和优化内存访问模式,可以显著提升矩阵乘法的计算效率。 1. 引言 矩阵乘法是科学计算和人工智能中的基础操作,其计算效率直接影响到系统的整体性能。CUDA(Compute Unified Device Architecture)是NVIDIA推出的并行计算平台,通过CUDA Core可以充分利用GPU的并行计算能力来加速矩阵乘法...阅读全文