GPU矩阵计算加速：CUDA编程与并行计算原理（第二部分）

第二部分：CUDA矩阵乘法实战、性能分析与深度学习框架优化

目录

1. CUDA矩阵乘法实战
   • 1.1 基础实现
   • 1.2 基于共享内存的优化
   • 1.3 使用CUDA库（cuBLAS）
2. 性能分析
   • 2.1 CPU与GPU性能对比
   • 2.2 CUDA性能分析工具
   • 2.3 影响GPU性能的因素
3. 深度学习框架的GPU优化策略
   • 3.1 算子融合 (Operator Fusion)
   • 3.2 内存优化 (Memory Optimization)
   • 3.3 混合精度训练 (Mixed Precision Training)
   • 3.4 其他优化
4. 总结与展望

1. CUDA矩阵乘法实战**

矩阵乘法是深度学习中最常见的计