Поскольку до сих пор никто не предложил такую библиотеку, давайте предположим, что ее не существует.
Вы всегда можете реализовать наивную реализацию:
- Один поток сетки для каждой пары координат в выходной матрице.
- Каждый поток выполняет скалярное произведение строки и столбца во входных матрицах.
- Операции с отдельными элементами будут использовать код, взятый из GMP (надеюсь, не намного больше, чем копирование и вставка).
Но вы также можете сделать лучше, чем это - точно так же, как вы можете сделать лучше для обычного умножения матриц с плавающей запятой. Вот моя идея (вероятно, не лучшая, конечно):
Рассмотрим рабочий пример умножения матриц с использованием общих памяти в Руководстве по программированию CUDA C. Он предлагает размещать небольшие подматрицы в разделяемой памяти. Вы все еще можете сделать это, но вам нужно быть осторожным с размерами общей памяти (они маленькие...):
- Типичный графический процессор сегодня имеет 64 КБ общей памяти, которую можно использовать на блок сетки (или больше).
- Они принимают подматрицу 16 x 16.
- Умножить на 2 (для двух множителей)
- Times ceil(801/8) (при условии, что GMP-представление использует 600 бит от мантиссы, один бит для знака и 200 бит от экспоненты)
- So 512 * 101 < 64 KB !
Это означает, что вы, вероятно, можете просто использовать код в их рабочем примере как есть, снова заменив умножение и сложение с плавающей запятой кодом из GMP.
Затем вы можете рассмотреть что-то вроде распараллеливания самого кода GMP, то есть использования нескольких потоков для совместной работы с отдельными парами чисел с точностью до 600 бит. Это, вероятно, поможет вашему шаблону чтения общей памяти. В качестве альтернативы вы можете чередовать размещение 4-байтовых последовательностей из представления ваших элементов в общей памяти для того же эффекта.
Я понимаю, что это немного волнообразно, но я почти уверен, что правильно взмахнул руками, и это будет простой вопрос кодирования.
person
einpoklum
schedule
01.02.2021
