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  • 矩阵相乘

    2018-07-19 15:04:24
     假设存在一个m行n列的矩阵与一个n行k列的矩阵相乘,请写出算法关键步骤。 二、解题思路  1.获取待相乘的矩阵的行和列,构造相乘后的矩阵    2.矩阵相乘 三、注意事项  1.矩阵相乘是三层循环  2.二维...

    一、问题描述

            假设存在一个m行n列的矩阵与一个n行k列的矩阵相乘,请写出算法关键步骤。

    二、解题思路

            1.获取待相乘的矩阵的行和列,构造相乘后的矩阵

           

            2.矩阵相乘

    三、注意事项

            1.矩阵相乘是三层循环

            2.二维数组然后获取行列

    四、代码实现

            见我的github:矩阵相乘

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  • 矩阵相乘的汇编源程序,矩阵相乘的算法,程序,代码
  • CULA的矩阵相乘: culaDeviceDgemm('N','N',n,m,k,alpha, b_device,n, //b k x n a_device,k, //a m x k beta, c_device,n); 上式表示:C=A*B的矩阵相乘方法,而且数据类型为double,也可以使用float类型数据的函数...

    CULA的矩阵相乘:

    culaDeviceDgemm('N','N',n,m,k,alpha,

    b_device,n,           //b   k  x  n
    a_device,k,           //a   m  x  k
    beta,

    c_device,n);

    上式表示:C=A*B的矩阵相乘方法,而且数据类型为double,也可以使用float类型数据的函数:culaDeviceSgemm,对应float类型数据,'N'表示不进行转置,'T'表示A或B转置相乘

    其中:

    b_device是B矩阵,大小为k x n;

    a_device是A矩阵,大小为m x k;

    c_device是C矩阵,大小为m x n;

    double alpha=1;
    double beta=0;


    CUBLAS矩阵相乘:

    cublasDgemm(handle,CUBLAS_OP_N,CUBLAS_OP_N,n,m,k,&alpha,

               b_device,n,

               a_device,k,

              &beta,c_device,n);

    意义和CULA相同,CUBLAS_OP_N在CULA中对应的是'N',CUBLAS_OP_T在CULA中对应的是'T',也同样对应的有cublasSgemm等函数提供不同的数据类型进行使用

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空空如也

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