使用cuda在GPU 实现上实现矩阵相乘程序+报告

北航并行课程作业： 在GPU 实现一个矩阵并行乘法程序，要求矩阵大小不小于8000*8000，且元素为双精度浮点数（double）类型；比较并行程序与串行程序的加速比，同时注意排除数据准备时间作程序运行时间。 在现代计算机科学领域，GPU计算已经成为提高程序性能的重要手段。特别是在科学计算和大数据处理领域，利用GPU强大的并行处理能力，可以显著提升程序的运行效率。本篇文章将探讨如何在GPU上实现矩阵乘法的并行计算，并对比并行程序与传统的串行程序在性能上的差异。 矩阵乘法是计算机科学中的一项基础操作，广泛应用于各个领域，如图形处理、物理模拟、机器学习等。然而，当矩阵的维度和元素数量达到一定规模时，串行算法的计算效率将变得低下。因此，采用并行计算技术来优化矩阵乘法变得尤为重要。 CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由NVIDIA公司推出的一种通用并行计算架构，它使得开发者能够利用NVIDIA的GPU来解决复杂的计算问题。CUDA提供了丰富的编程接口，允许开发者编写能够在GPU上运行的并行程序。这不仅可以大幅提高计算性能，还可以使CPU从繁重的计算任务中解放出来，专注于处理其他任务。 在本作业中，北航并行课程要求学生使用CUDA实现一个矩阵乘法程序，并要求矩阵的大小不小于8000*8000，且元素类型为双精度浮点数。这是因为双精度浮点数能够提供更高的计算精度，适合科学计算的需求。同时，较大的矩阵大小可以充分发挥GPU的并行处理能力。 在实现并行矩阵乘法时，需要特别注意数据在CPU和GPU之间的传输效率。由于GPU拥有独立的内存空间，因此需要将矩阵数据从主机（CPU）内存复制到设备（GPU）内存中。计算完成后，再将结果从设备内存复制回主机内存。这一过程中涉及的数据传输可能会成为性能瓶颈，因此需要合理安排数据传输和计算的时间，以确保整体性能。 为了评估并行矩阵乘法程序的性能，本作业还要求学生比较并行程序与串行程序的加速比。加速比是衡量并行程序性能提升的一个重要指标，它反映了并行程序相对于串行程序的运行时间缩短了多少倍。由于GPU的并行计算能力，理论上加速比应当远大于1。在进行性能评估时，还需要特别排除数据准备时间，只考虑程序的实际运行时间，这样才能更准确地反映并行计算的性能优势。 在并行程序的开发中，需要注意GPU内存的使用效率，避免内存访问冲突和内存带宽的浪费。合理设计线程块的大小和数量，以及确保每个线程正确地执行其任务，都是实现高效并行矩阵乘法的关键因素。此外，优化算法的设计，比如采用分块算法来减少全局内存访问，也能有效提高程序的性能。 本作业的提交物包括一份详细的报告（HW-MP4-CUDA.pdf）、另一份报告（HW-MP4-SYCL.pdf）、源代码文件以及编译后的可执行程序。报告中将详细说明并行矩阵乘法程序的设计思路、实现方法、性能测试结果以及性能分析等。源代码文件将展示具体的编程实现，而可执行程序则可以直接运行以验证程序的正确性和性能。 本作业不仅要求学生掌握CUDA编程技术，还要求他们能够从理论到实践深入理解并行计算的原理和优化策略。通过这样的课程作业，学生将能够为未来的高性能计算应用打下坚实的基础。