C++ 利用硬件加速矩阵乘法
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了C++ 利用硬件加速矩阵乘法相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
来源:blog.csdn.net/whereisherofrom
1.矩阵乘法定义
2.矩阵类封装
我们用 C++封装了一个n × m 的矩阵类,用二维数组来存储数据,定义如下:
#define MAXN 1000
#define LL __int64
class Matrix {
private:
int n, m;
LL** pkData;
public:
Matrix() : n(0), m(0) {
pkData = NULL;
}
void Alloc() {
pkData = new LL *[MAXN]; // 1)
for (int i = 0; i < MAXN; ++i) {
pkData[i] = new LL[MAXN];
}
}
void Dealloc() {
if (pkData) {
for (int i = 0; i < MAXN; ++i) { // 2)
delete [] pkData[i];
}
delete[] pkData;
pkData = NULL;
}
}
};
3.矩阵乘法实现
(1)ijk 式
最简单的矩阵乘法实现如下:
class Matrix {
...
public:
void Multiply_ijk(const Matrix& other, Matrix& ret) {
// assert(m == other.n);
ret.Reset(n, other.m);
int i, j, k;
for (i = 0; i < n; i++) {
for (j = 0; j < other.m; j++) {
for (k = 0; k < m; k++) {
ret.pkData[i][j] += pkData[i][k] * other.pkData[k][j];
}
}
}
}
};
这种方法被称为 ijk 式,对矩阵乘法 A × B = C,枚举 A 的每一行,再枚举 B 的每一列,分别对应相乘后放入矩阵 C的对应位置中,如下图所示;
(2)ikj 式
对上述算法进行一些改进,交换两个内层循环的位置,得到如下算法:
class Matrix {
...
public:
void Multiply_ikj(const Matrix& other, Matrix& ret) {
// assert(m == other.n);
ret.Reset(n, other.m);
int i, j, k;
for (i = 0; i < n; i++) {
for (k = 0; k < m; k++) {
LL v = pkData[i][k];
for (j = 0; j < other.m; j++) {
ret.pkData[i][j] += v * other.pkData[k][j];
}
}
}
}
};
这种方法被称为ikj 式,对矩阵乘法 A × B = C ,行优先枚举 A的每一个格子,再枚举 B的每一行,分别对应相乘后放入矩阵 C的对应位置中,每次相乘得到的 C 都是部分积,如下图所示,用绿色的深浅来表示这个值是否已经完整求得;
(3)kij 式
对上述算法再进行一些改进,交换两个外层循环的位置,得到如下算法:
class Matrix {
...
public:
void Multiply_kij(const Matrix& other, Matrix& ret) {
// assert(m == other.n);
ret.Reset(n, other.m);
int i, j, k;
for (k = 0; k < m; k++) {
for (i = 0; i < n; i++) {
LL v = pkData[i][k];
for (j = 0; j < other.m; j++) {
ret.pkData[i][j] += v * other.pkData[k][j];
}
}
}
}
};
这种方法被称为kij 式,对矩阵乘法 A × B = C ,列优先枚举 A的每一个格子,再枚举 B的每一行,分别对应相乘后放入矩阵 C 的对应位置中,每次相乘得到的 C 都是部分积,如下图所示,用绿色的深浅来表示这个值是否已经完整求得;
4.时间测试
5.原理分析
原因是因为 CPU 访问内存的速度比 CPU 计算速度慢得多,为了解决速度不匹配的问题,在 CPU 与 内存 之间加了高速缓存cache。高速缓存 cache 的存在大大提高了 CPU 访问数据的速度。但是当内存访问不连续的时候,就会导致 cache 命中率降低,所以为了加速,就要尽可能使内存访问连续,即不要跳来跳去。
矩阵
6.最后结论
运行速度:
ikj≈kij>ijk
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以上是关于C++ 利用硬件加速矩阵乘法的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章