使用SIMD NEON对矩阵乘法优化计算

矩阵乘法的四张量幂问题的基于优势的约束优化进化算法

高性能计算导论实验3，矩阵乘法基于MPI的并行实现及优化，分别采用 MPI 点对点通信和 MPI 集合通信实现矩阵乘法中的进程之间通信，优化矩阵乘法

大维度矩阵乘法常采用子矩阵分块法实现，子矩阵的最大规模决定了整个矩阵乘法执行速度。针对经典脉动结构直接处理的矩阵规模受IO带宽限制严重的问题，提出了一种极低IO带宽需求的大维度矩阵链式乘法器结构，并完成了硬件设计实现与性能验证工作。主要工作如下：(1)优化了矩阵乘法的数据组织，实现输入矩阵规模与IO带宽无关，能够最大限度地利用器件内部逻辑和存储资源；(2)根据优化后数据组织形式设计了链式乘法器硬件，实现源数据计算和传输重叠操作；(3)增强乘法器对矩阵规模的适应性，所设计的链式乘法器可实时配置为多条独立链，并行多组运算；(4)在Xilinx C7V2000T FPGA芯片上完成不同种规模的链式乘法器硬件实现和性能测试工作，在该芯片上本文提出的链式乘法器最多支持800个运算单元，是经典脉动结构规模的8倍；在相同运算器个数下，本文提出的链式乘法器只使用经典脉动结构运算1/8的IO带宽即获得相等性能。

什么是稀疏矩阵呢，就是在M*N的矩阵中，有效值的个数远小于无效值的个数，并且这些数据的分布没有规律。在压缩存储稀疏矩阵的时候我们只存储极少数的有效数据。我们在这里使用三元组存储每一个有效数据，三元组按原矩阵中的位置，以行优先级先后次序依次存放。下面我们来看一下代码实现。 #include #include #include using namespace std; template class SparseMatrix { //三元组 template struct Trituple

题目描述 编写一个矩阵乘法的GPU并行程序，并且与对应规模的串行程序进行运行时间的比对（n=500，1000，1500，2000，3000，5000），画出规模和时间对比图。 矩阵A（n，n） 矩阵B（n，n） C = A x B 要求： 1、完成程序的开发并验证其正确性，完成一个实验报告（程序源代码、变量和语句的详细说明） 2、在实验报告中通过图表说明CPU串行和GPU并行在各种规模的运行时间； 3、在实验报告中通过图表说明GPU并行不同的数据分配在各种规模的运行时间。 设计思路 矩阵实验的代码环境为VS2019 community+CUDA 10.1，在vs2019中运行确定无问题后，用xtfp上传该cu文件，在shell中在跑一遍 自己写的作业，用学校分配的并行网络，跑出来的，实打实的结果 预览：https://img-blog.csdnimg.cn/87873b9ed0a840c3b156e1bc3faca024.png

包含《循环矩阵求逆的快速算法》、《Hankel矩阵及其逆矩阵的快速三角分解算法的改进》、《对称循环矩阵及其逆矩阵三角分解的快速算法》等论文

一个可用于为矩阵乘法等基本任务发现新颖、高效且可证明正确的算法的人工智能系统

实现通过Vector实现的多种加速的矩阵乘法，包括利用intel的AVX指令的实现方法

MPI矩阵乘法 通过MPI乘以矩阵，主控将矩阵分解为子部分，并将其分配给从属，从属进行矩阵乘法，然后将结果重新调整回主控。 主人最终将奴隶的重演结果汇总并生成最终矩阵 要安装的软件包 适用于Mac的MPI brew install openmpi python库 pip install mpi4py pip install numpy 怎么跑 通过MPI的多个过程 mpiexec -n python multi_proces_multiplier.py mpiexec -n 4 python multi_process_multiplier.py 单道工序 python signle_process_multiplier.py