计算两个16位浮点型向量的标量积的实例

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本文介绍了如何使用CUDA编程计算两个16位浮点型向量的标量积,详细展示了CUDA C代码实现,包括向量的加载、归约操作和结果返回。通过此实例,可以利用GPU的并行计算能力加速计算密集型任务。

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标量积(Scalar Product),也称为点积(Dot Product)或内积(Inner Product),是向量运算中常见的操作之一。它可以用于计算两个向量之间的相似度、夹角以及在向量空间中的投影等。

在本篇文章中,我们将展示如何使用CUDA(Compute Unified Device Architecture)编程计算两个16位浮点型向量的标量积。CUDA是一种并行计算平台和应用程序编程接口(API),它允许开发者利用GPU的并行计算能力来加速计算密集型任务。

首先,我们需要准备一个CUDA环境,包括安装CUDA Toolkit和配置相应的开发环境。这里我们假设已经完成了这些准备工作,并且具备基本的CUDA编程知识。

接下来,我们将给出一个示例的CUDA程序,用于计算两个16位浮点型向量的标量积。以下是完整的CUDA C代码:

#include <stdio.h>

// 定义向量长度
#define VECTOR_LENGTH 1024

// CUDA 核函数,用于计算标量积
__global__ void scalarProduct(float16_t* vectorA, float16_t* vectorB, float* result)
{
    int index = blockIdx.x * blo
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