1学习笔记2——矩阵相乘与共享内存 1、矩阵乘法 CPU 实现 CPU程序通过三层循环实现： void matrixMulCpu(float* A, float* B, float* C, int...获得 C 矩阵的计算方法都是相同的，只不过使用的是矩阵 A、B 不同的元素来进行计算，即不同数据的大量相同计算操作，这种计算是特别适合使用GPU来计算，因为GPU拥有大量简单重复的计算单元，通过并行就能极大的提高计算效率...假设矩阵规模为 width=32，执行配置 blockSize=(32, 32, 1)，gridSize=(1, 1, 1)，使用上述的 Kernel 函数进行计算，在 NVVP 中 Memory Bandwidth...在不改变这种数据读取方式的前提下又如何优化性能呢？...矩阵乘法的 CUDA 实现、优化及性能分析
GPU存储单元的分配与释放 1.申请GPU存储单元 当我们要为一个方阵M(m * m)申请GPU的存储单元时，使用下面的函数： cudaMalloc((void**) &d_m，sizeof(int...传输的目的地，GPU存储单元 h_m：数据的源地址，CPU存储单元 sizeof(int）* m * m：数据传输的大小 cudaMemcpyHostToDevice：数据传输的方向，CPU到GPU 2.矩阵乘法
矩阵是二维数组，而向量是一维数组，内置函数matmul不能实现矩阵与向量的乘法运算。在这一点Fortran不如matlab灵活。 Fortran如何实现矩阵与向量的乘法运算，现有以下三种方法供参考。
python进行矩阵运算的方法： 1、矩阵相乘 a1=mat([1,2]); a2=mat([[1],[2]]); a3=a1*a2 #1*2的矩阵乘以2*1的矩阵，得到1*1的矩阵...([[2, 2]]) multiply()函数：数组和矩阵对应位置相乘，输出与相乘数组/矩阵的大小一致 3、矩阵点乘 a1=mat([2,2]); a2=a1*2 a2 matrix(...[[4, 4]]) 4、矩阵求逆 a1=mat(eye(2,2)*0.5) a1 matrix([[ 0.5, 0. ], [ 0. , 0.5]]) a2=a1.I #求矩阵...(1) 矩阵点乘：m=multiply(A,B) (2) 矩阵乘法：m1=a*b m2=a.dot(b) (3) 矩阵求逆：a.I (4) 矩阵转置：a.T 到此这篇关于python如何进行矩阵运算的文章就介绍到这了...,更多相关python进行矩阵运算的方法内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn！
上面的原理看的有点头秃，还是来讲讲如何快速上手ndzip吧！ 点击进入 ndzip 的地址，git 下项目到本地。...构建 安装 SYCL （废弃，用下个方法） 需要使用 cuda 的使用以下命令安装。...-j 由于我使用的 WSL ，cuda 一直没配置好，就不用GPU了，所以把 DWITH_CUDA_BACKEND设为NO。...clang 库： sudo apt-get install libclang-10-dev 构建SYCL成功： 使用 CUDA + NVCC 构建 ndzip 使用 cuda，安装 CUDA Toolkit...update sudo apt-get -y install cuda 使用 CUDA + NVCC 构建 ndzip（自己使用SYCL构建ndzip没跑出来。。。）
验算了一下，觉得错误应该是出在矩阵求逆的地方。但是真的求逆太慢了，（主要是头晕），那怎么办呢？ 突然想起numpy这个超强大的科学计算库，于是乎就用几行代码写了一个矩阵求逆的程序。...np.set_printoptions(formatter={'all': lambda x: str(fractions.Fraction(x).limit_denominator())}) print('原矩阵...：\n') print(a) print('-----------') print('逆矩阵：\n') print(np.linalg.inv(a)) 输出结果： 原矩阵： [[1 1 1] [0...1/2 -2] [0 1 1]] ----------- 逆矩阵： [[1 0 -1] [0 2/5 4/5] [0 -2/5 1/5]] 我输入的是一个3*3的矩阵，上面这串代码大伙儿应该是能看懂的我相信
我们知道一般做表达谱数据分析之前，第一步就是对我们的表达矩阵进行标准化（归一化），去除由于测序深度，或者荧光强度不均一等原因造成的表达差异。...做归一化的方法也很多，有根据中位数进行归一化，即将每个样本中所有基因的表达值的中值转换到同一水平。...如下图所示 除了中位数标准化之外，我们还可以使用z-score的方法来对表达谱数据进行标准化： z-score=(表达量-均值)/标准差 那么下面小编就给大家演示一下如何使用前面讲到的☞R中的sweep...函数，使用z-score的方法来对表达谱矩阵进行标准化 #为了保证随机数保持一致，这里设置一下种子序列 set.seed(123) #随机生成100个数，构造一个10X10的矩阵 data=matrix...#计算完再用t转置回来 data3=t(scale(t(data))) data3 得到的结果如下，有兴趣的小伙伴可以去对比一下跟使用sweep函数得到的结果。
如何对矩阵中的所有值进行比较？ (一) 分析需求 需求相对比较明确，就是在矩阵中显示的值，需要进行整体比较，而不是单个字段值直接进行的比较。如图1所示，确认矩阵中最大值或者最小值。 ?...(二) 实现需求 要实现这一步需要分析在矩阵或者透视表的情况下，如何对整体数据进行比对，实际上也就是忽略矩阵的所有维度进行比对。上面这个矩阵的维度有品牌Brand以及洲Continent。...可以通过summarize构建维度表并使用addcolumns增加计算的值列，达到同样的效果。之后就比较简单了，直接忽略维度计算最大值和最小值再和当前值进行比较。...，矩阵中的值会变化，所以这时使用AllSelect会更合适。...把忽略的2个维度使用AllSelect()来进行替换即可，最后得到符合需求的样式。条件格式可以直接在设置表里根据判断条件1或者2来进行设置，如图4所示。 ? 最终显示的才是正确的结果，如图5所示。 ?
我们有时候可以在网上看到关于彩票市场的旋转矩阵，但却并不了解旋转矩阵究竟是什么，它听上去似乎是有一些学术化的，在下面我们将为大家介绍关于旋转矩阵的知识。...image.png 一、什么是旋转矩阵 旋转矩阵它是由美国人发明的，它是算法有一些复杂但是又非常具有特色的组合方式。备选出来的号码，通过用电脑的形式再进行优化组合，这也是一种比较科学的组合方式。...二、如何使用旋转矩阵 其实旋转矩阵是让我们科学的选择号码，在现在的社会当中，有非常多的软件都是可以提供旋转矩阵的，我们可以通过这些软件进行下载，就可以使用旋转矩阵了。...关于旋转矩阵的使用过程，首先我们是需要先根据相应的分析工具，然后确定若干个号码，我们需要选择合适的组合公式，然后就可以点击生成号码了。...使用旋转矩阵对于号码来说是非常的科学的，所以我们可以多了解一些关于旋转矩阵的知识，对于我们是非常有益处的，希望上面介绍的关于旋转矩阵的内容能够对大家有所帮助。
假设采用标准的方法来表示2x2矩阵，则尽管没有捕获到有用的信息，也需要在内存中为每个空表示进行分配。此内存分配也继续用于永久存储。...如果我们决定逐行进行，那么刚刚创建了一个压缩的稀疏行矩阵。如果按列，则现在有一个压缩的稀疏列矩阵。方便地，Scipy对两者都支持。 让我们看一下如何创建这些矩阵。...为此，要从左到右逐行遍历元素，并在遇到它们时将其输入到此压缩矩阵表示中。 压缩稀疏列矩阵又如何呢？...但是，仅出于演示目的，这里介绍了如何将稀疏的Scipy矩阵表示形式转换回Numpy多维数组。...显然，也可以直接创建这些稀疏的SciPy矩阵，从而节省了临时的占用内存的步骤。 总结 之后遇到处理一个大的数据集，并考虑通过适当地使用稀疏矩阵格式节省内存。
四、CUDA编程实例 在本章中，我们将通过一个具体的CUDA编程实例来展示如何在PyTorch环境中利用CUDA进行高效的并行计算。这个实例将聚焦于深度学习中的一个常见任务：矩阵乘法。...我们将展示如何使用PyTorch和CUDA来加速这一计算密集型操作，并提供深入的技术洞见和细节。 选择矩阵乘法作为示例 矩阵乘法是深度学习和科学计算中常见的计算任务，它非常适合并行化处理。...示例：加速矩阵乘法 以下是一个使用PyTorch进行矩阵乘法的示例，我们将比较CPU和GPU（CUDA）上的执行时间。...size = 1000 a = torch.rand(size, size) b = torch.rand(size, size) 在CPU上进行矩阵乘法 接下来，我们在CPU上执行矩阵乘法，并测量时间...() print("GPU time: {:.5f} seconds".format(end_time - start_time)) 在这个示例中，你会注意到使用GPU进行矩阵乘法通常比CPU快得多
Tensor Core虽然有一定的可编程性，但仍然停留在4*4矩阵乘法累加层面上，并且不清楚累积步骤是如何以及何时发生的。...尽管被描述为进行4*4矩阵数学运算，但实际上Tensor Core运算似乎总是使用16*16矩阵，并且操作一次跨两个Tensor Core进行处理。...在Tensor Core执行实际指令时，即使在使用NVVM IR（LLVM）的编译器级别上，也仅存在用于warp级矩阵操作的本征，对于CUDA++和PTX ISA，warp级别仍然是唯一级别。...由于矩阵乘法在数学上需要对某些行列进行复用，以允许跨所有8*4块并行执行，每个4*4矩阵被映射到两个线程的寄存器。...NVIDIA深度学习Tensor Core全面解析（上篇）在寄存器级别上，NVIDIA在他们的Hot Chips 2017论文中提到“使用三个相对较小的乘法和累加器数据的4*4矩阵，可以执行64次乘加运算
我们推荐系统的目标是构建一个mxn矩阵(称为效用矩阵)，它由每个用户-物品对的评级(或偏好)组成。最初，这个矩阵通常非常稀疏，因为我们只对有限数量的用户-物品对进行评级。 这是一个例子。...矩阵因式分解(为了方便说明，数字是随机取的) PyTorch实现 使用PyTorch实现矩阵分解，可以使用PyTorch提供的嵌入层对用户和物品的嵌入矩阵（Embedding）进行分解，利用梯度下降法得到最优分解...然后，我们可以通过获取用户嵌入和物品嵌入的点积，对任何用户和物品进行预测 成本函数：我们目标是使评分矩阵的均方误差最小。这里的N是评分矩阵中非空白元素的数量。 ?...但是，它也有缺陷，其中之一已经在我们的实现中遇到: 冷启动问题 我们无法对训练数据中从未遇到过的项目和用户进行预测，因为我们没有为它们提供嵌入。...冷启动问题可以通过许多方式来解决，包括推荐流行的项目，让用户对一些项目进行评级，使用基于内容的方法，直到我们有足够的数据来使用协同过滤。
下文将以矩阵乘法为例，展示如何使用Shared Memory来优化程序。...普通矩阵乘法 一个C = AB的矩阵乘法运算，需要我们把A的某一行与B的某一列的所有元素一一相乘，求和后，将结果存储到结果矩阵C的(row, col)上。...接下来的程序利用了Shared Memory来做矩阵乘法。...def matmul_shared_memory(A, B, C): """ 使用Shared Memory的矩阵乘法 C = A * B """ # 在Shared...for n in range(BLOCK_SIZE)这个循环做子矩阵向量乘法时，可多次复用sA和sB的数据。 子矩阵的数据汇总。
在本文中，我将使用 Python 和 PyTorch 线性变换函数对其进行测试。...例如，使用 CPU 或 CUDA 将两个 4×4 矩阵相乘涉及 64 次乘法和 48 次加法，每个时钟周期一次操作，而Tensor Cores每个时钟周期可以执行多个操作。...但是CUDA在机器学习和深度学习中被广泛使用，因为它在并行矩阵乘法和加法方面特别出色。...因为并行的简单计算式GPU的强项 如何使用Tensor Cores CUDA已经很快了，那么如何启用RTX 3070Ti的197Tensor Cores?，启用后是否会更快呢？...下面是一个总结的结果: NVIDIA的CUDA和Tensor Cores确实大大提高了矩阵乘法的性能。
通过合理使用切片，可以避免不必要的复制，并且能够直接对子矩阵进行操作，而无需遍历整个数组。具体在使用中有啥问题可以看看下面得解决方案。...1、问题背景在进行图像处理或信号处理时，经常需要对较大的矩阵进行子矩阵运算。例如，在边缘检测中，需要对图像矩阵中的每个像素及其周围的像素进行卷积运算。...传统的方法是使用for循环来遍历矩阵中的每个像素，然后对每个像素及其周围的像素进行运算。这种方法的计算效率很低。2、解决方案为了提高子矩阵运算的效率，可以使用Numpy的各种函数。...这对于子矩阵运算非常有用，因为它允许我们将矩阵中的子矩阵转换为连续的内存块。这样，我们就可以使用Numpy的各种向量化函数来对子矩阵进行运算，从而大大提高计算效率。...这对于子矩阵运算非常有用，因为它允许我们将矩阵中的子矩阵转换为一个数组，数组中的每个元素都是子矩阵中的一个元素。这样，我们就可以使用Numpy的各种向量化函数来对子矩阵进行运算，从而大大提高计算效率。
Tensor Core是专门针对Deep Learning的应用而设计的专用ASIC单元，可以在一个时钟周期内实现两个4×4矩阵的乘法以及与另一个4×4矩阵的加法。...一个WARP中执行的是一个16×16×16的矩阵乘累加运算。这里就用到了刚才我们提到syncwarp线程之间进行数据交换和同步的机制。...关于如何利用Tensor Core实现矩阵乘法的加速，我们提供两种方式。第一种方式如右侧图中展示的代码，在CUDA编程里实现Tensor Core的调用。...第二幅图是一个benchmark的测试结果，左侧的灰色的柱状表示的是Tesla P100+CUDA8调用cuBLAS库，进行混合精度的矩阵乘法得到的性能，而右侧绿色的柱状表示Tesla V100+CUDA9...调用cuBLAS库，实现混合精度矩阵乘法的性能。
选自TowardsDataScience 作者：William Koehrsen 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、路 本文介绍了如何在 Python 中利用散点图矩阵（Pairs Plots...）进行数据可视化。...本文，我们将介绍如何使用 Seaborn 可视化库（https://seaborn.pydata.org/）在 Python 中启动和运行散点图矩阵。...我们将看到如何为快速检查数据而创建默认散点图矩阵，以及如何为了更深入的分析定制可视化方案。...seaborn 中的默认散点图矩阵仅仅画出数值列，尽管我们随后也会使用类别变量来着色。
，变换为W_col和X_col两个矩阵后再进行计算，这和卷积的计算十分类似，在卷积中，我们通常将输入图片通过im2col变换变为矩阵，将卷积核reshape成矩阵，将卷积计算转换为矩阵乘法运算进行。...接下来如果我们要进行卷积，就将这两个矩阵进行矩阵乘法的运算。...，我们回顾矩阵乘法，其实就是将两个矩阵的中间维度进行对应点的相乘后再相加，假设是m*n的矩阵A和n*k的矩阵B相乘，可以将A在第三个维度复制k份，将B在第零个维度复制m份，得到m*n*k大小的矩阵A和B...我们在这里提供一个简单的思路来实现cuda加速，我们先参考矩阵乘法的cuda实现https://github.com/NVIDIA/cuda-samples/blob/master/Samples/matrixMul.../matrixMul.cu，将矩阵乘法中的乘改为减法和绝对值就可以了，最后，我们可以通过pytorch自带的cuda extension来编译cuda代码（https://pytorch.org/tutorials
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