GPU程式设计(3) -- 矩阵运算

前言

GPU卡原来是针对游戏开发及显示加速的设计的，后来才扩散至挖矿、深度学习...等其他领域，而游戏内的物件移动、旋转都是依靠矩阵运算达成的，因此，我们就来看看如何使用GPU进行矩阵运算。

多执行绪的设定

之前 <<<...>>> 都是设定为整数，为方便3D动画的处理，CUDA允许定义为3维的结构(x/y/z)，区块也是一样，程式码如下，x=5, y=4, z=1：

dim3 dimBlock(5, 4, 1);    gpu_inner_product <<<1, dimBlock >>> (d_a, d_b, d_result);

第一个参数也可以是3维的结构，称为Grid。

z=1 亦即 2D 的概念。

矩阵相乘

矩阵相乘，通常称为点积(Dot product)或内积(Inner product)，算法如下图：

图三. 矩阵点积(Dot product)，图片来源：『How to Multiply Matrices』

简单的讲，就是输出所在的格子是第一个输入矩阵的【列】与第二个输入矩阵的【行】点积的结果，因此，程式撰写如下：

#define A_ROW_SIZE 5#define A_COLUMN_SIZE 4#define B_ROW_SIZE 4#define B_COLUMN_SIZE 3

    // 输出所在格子的座标int row = threadIdx.x;int col = threadIdx.y;        // 点积    for (int k = 0; k < A_COLUMN_SIZE; k++){        // 第一个输入矩阵的【列】与第二个输入矩阵的【行】相乘d_c[row * B_COLUMN_SIZE + col] += d_a[row * A_COLUMN_SIZE + k] *                                             d_b[k * B_COLUMN_SIZE + col];}

透过多维执行绪的设定，就可以免除2D/3D转为1D的计算，只可惜一个区块最大执行绪只有1024，碰到较大的矩阵还是会爆掉，不过，还是可以解决，只是比较麻烦一点，读者可以想想看，笔者的想法放在文末。

结语

完整程式放在『GitHub』的InnerProduct目录。

神网路经的矩阵尺寸通常非常大，例如MNIST，60000笔资料，每笔28x28个像素，相乘起来一定超过1024的限制，因此，每个执行绪就必须负责一个区块的计算，而不仅仅是单格而已，这时就可以使用区块的多维设定，可以参阅『CUDA - Matrix Multiplication』说明。