CUDA 矩阵乘法优化

本文讨论了在NVIDIA GPU上使用CUDA实现通用矩阵乘法（GEMM）操作的不同方法，包括非连贯和连贯内存访问的朴素实现，以及使用2D块瓦片、1D和2D线程瓦片和矢量化内存访问的优化实现。评估了每种实现的性能，最终在NVIDIA GeForce RTX 3090 GPU上实现了13.02 TFLOPS的性能。此外，还介绍了使用2D块瓦片、2D线程瓦片、2D线程瓦片和矢量化内存访问的实现，以及使用2D块瓦片、2D线程瓦片、张量核心和矢量化内存访问的实现。总结了优化技术的性能和局限性，并提供了源代码的GitHub链接。