可从GPU上的矩阵乘法中获益的最小矩阵大小

是根据GPU的架构和性能来决定的。一般来说，GPU在进行矩阵乘法运算时，可以充分发挥其并行计算能力，从而加快计算速度。但是，如果矩阵太小，GPU的并行计算能力可能无法得到充分利用，反而会因为数据传输和调度等开销导致计算速度变慢。

具体来说，GPU的并行计算能力主要体现在同时处理多个线程和数据的能力上。矩阵乘法是一个典型的并行计算任务，可以将矩阵的每个元素看作一个独立的计算任务，通过并行处理多个计算任务来提高计算速度。然而，GPU的并行计算能力是有限的，需要合理利用才能发挥最佳性能。

一般来说，当矩阵的大小超过一定阈值时，GPU的并行计算能力才能得到充分利用。这个阈值取决于GPU的架构和性能。对于不同的GPU型号和厂商，这个阈值可能会有所不同。

在实际应用中，为了获得最佳性能，可以通过实验和性能测试来确定最小矩阵大小。可以从小到大逐渐增加矩阵的大小，观察计算时间的变化。当矩阵大小超过某个阈值后，计算时间不再显著减少，这个阈值就可以作为可从GPU上的矩阵乘法中获益的最小矩阵大小。

总结起来，可从GPU上的矩阵乘法中获益的最小矩阵大小取决于GPU的架构和性能，需要通过实验和性能测试来确定。在实际应用中，可以逐渐增加矩阵的大小，观察计算时间的变化，找到一个阈值作为最小矩阵大小。