基于GPU的矩阵乘法优化研究开题报告

基于GPU的矩阵乘法优化研究开题报告一、研究背景和意义随着深度学习、图形学等领域的兴起，GPU（GraphicsProcessingUnit）作为一种高性能的通用计算平台，受到越来越多的重视。而矩阵乘法作为GPU上的一种重要的计算任务，一直是GPU优化的热门研究方向之一。矩阵乘法的优化不仅可以加速现有的计算任务，还可以为其他领域的计算问题提供启示。本次研究的目的在于基于GPU对矩阵乘法的优化进行研究，探索矩阵乘法中的算法优化和程序优化，提高矩阵乘法的计算速度和效率，为深度学习、图形学等领域的计算任务提供更好的支持。二、研究内容和研究方法1.研究内容（1）GPU架构分析：深入研究GPU的硬件架构以及GPU上的计算模型，了解GPU的优化方向和限制条件。（2）矩阵乘法算法分析：对比不同的矩阵乘法算法，分析其优劣和适用场景。（3）程序优化方案研究：探索基于GPU的矩阵乘法的程序优化方案，包括数据布局优化，指令集优化等。（4）实验验证与性能评估：采用实验验证的方法，评估不同的优化方案的效果以及性能优势。2.研究方法研究将采用实验验证的方法，通过编写基于GPU的矩阵乘法程序，对不同的优化方案进行测试和评估。在测试中，将针对不同大小、不同类型的矩阵进行测试，并比较测试结果。同时，将对不同优化方案的实现进行性能比较和分析。三、预期成果通过对矩阵乘法的算法优化和程序优化研究，本次研究的预期成果包括：（1）探索矩阵乘法的优化方案，包括算法优化和程序优化。（2）实现基于GPU的矩阵乘法优化程序。（3）对不同的优化方案进行性能评估和比较，得出最优方案。（4）为深度学习、图形学等领域的计算任务提供更好的支持。四、进度计划时间节点完成内容第一周搜集相关文献资料，学习GPU架构及CUDA编程技术第二周研究矩阵乘法的相关算法，包括基于BLAS库的算法、基于分块的算法等第三周设计基于GPU的矩阵乘法程序，实现初始版本第四周对程序进行基础测试，了解程序所存在的优化方向第五周优化程序，对程序进行数据布局优化和指令优化第六周对优化后的程序进行测试和性能评估第七周整理研究成果，准备开题答辩五、参考文献1.WuX,HeW,LiX,etal.AutotuningMatrixMultiplicationonGPUs[C]//IEEEInternationalParallel&DistributedProcessingSymposium,IPDPS2016,Chicago,IL,USA,May23-27,2016.IEEE,2016:85-94.2.HuangXR,ZhangWY,LiJ.DesignandimplementationofhighperformancematrixmultiplicationalgorithmbasedonGPU[C]//20172ndIEEEAdvancedInformationTechnology,ElectronicandAutomationControlConference.IEEE,2017:461-464.3.NvidiaCorporation.NVIDIACUDACProgrammingGuide.8.0edition.4.LuL,XieC,ChenX,etal.CharacterizingandOptimizingCUDAMatrixMultiplication[C]//InternationalConferenceonHighPerformanceComputing.Springer,Cham,2018:490-505.6.LiuY.,ZhangL.,GaoX.,etal.Matrix-matrixmultiplicationontheGPUwithreducedmemoryaccess[