我正在使用CUDA,C++,C#和Java进行一些基准测试,并使用MATLAB进行验证和矩阵生成.但是当我乘以MATLAB时,2048x2048甚至更大的矩阵几乎立即成倍增加.
1024x1024 2048x2048 4096x4096
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CUDA C (ms) 43.11 391.05 3407.99
C++ (ms) 6137.10 64369.29 551390.93
C# (ms) 10509.00 300684.00 2527250.00
Java (ms) 9149.90 92562.28 838357.94
MATLAB (ms) 75.01 423.10 3133.90
只有CUDA具有竞争力,但我认为至少C++会有点接近并且不会60x慢.
所以我的问题是 - MATLAB如何快速地完成它？
C++代码:
float temp = 0;
timer.start();
for(int j = 0; j < rozmer; j++)
{
for (int k = 0; k < rozmer; k++)
{
temp = 0;
for (int m = 0; m < rozmer; m++)
{
temp …我正在进行一些矩阵乘法基准测试,如前面提到的 为什么MATLAB在矩阵乘法中如此之快？
现在我有另一个问题,当乘以两个2048x2048矩阵时,C#和其他矩阵之间存在很大差异.当我尝试只乘2047x2047矩阵时,看起来很正常.还添加了一些其他的比较.
1024x1024 - 10秒.
1027x1027 - 10秒.
2047x2047 - 90秒.
2048x2048 - 300秒.
2049x2049 - 91秒.(更新)
2500x2500 - 166秒
对于2k×2k的情况,这是三分半钟的差异.
使用2dim数组
//Array init like this
int rozmer = 2048;
float[,] matice = new float[rozmer, rozmer];
//Main multiply code
for(int j = 0; j < rozmer; j++)
{
for (int k = 0; k < rozmer; k++)
{
float temp = 0;
for (int m = 0; m < rozmer; m++)
{
temp = temp + matice1[j,m] * matice2[m,k]; …