GPU是如何加速矩阵乘法的？

Imagination Tech

2周前

矩阵乘法是一个常见的计算密集型任务，特别适合于GPU（图形处理单元）并行计算。...这种将矩阵分割成小块或子矩阵进行矩阵乘法，主要是为了优化内存使用和减少计算中的重复数据访问，这在GPU上尤其有效。...通过分块，可以将矩阵乘法的计算分配给更多的线程进行处理。

矩阵乘法是一个常见的计算密集型任务，特别适合于 GPU（图形处理单元）并行计算。GPU 通过执行成千上万的小型、简单的操作（如浮点运算），可以显著加速矩阵乘法等并行任务。

矩阵乘法在 GPU 的执行步骤

下面是矩阵乘法在 GPU 上并行优化的一个概述，以及一个简单示例的执行步骤。

1、分割任务

GPU 并行计算的关键是将大型计算任务分割成许多小的任务，这些小任务可以同时在多个处理核心上执行。对于矩阵乘法，这意味着将矩阵分割成小块或子矩阵。

2、内存访问优化

GPU 有多级内存（全局内存、共享内存等），访问速度和容量各不相同。通过将数据加载到更快的内存（如共享内存）中，可以减少访问全局内存的次数，进一步提高性能。

3、并行执行

GPU 上的成千上万个线程可以被分配给不同的处理核心，每个线程处理矩阵乘法的一部分。例如，一个线程可以负责计算结果矩阵中的一个元素。

4、同步点

由于矩阵乘法中的某些计算可能依赖于其他计算的结果，因此需要在适当的时候同步线程以确保数据的一致性。

示例：矩阵乘法

假设有两个 4x4的矩阵和，我们想要计算它们的乘积。

矩阵 A 和 B：

结果矩阵的计算，表示结果矩阵中第行第列的元素，由的第行与的第列的点积得到：

为了具体演示这个过程，我们可以使用 Python 和 NumPy 来模拟简单的矩阵乘法，然后讨论如何在 GPU 上进行优化。

importnumpy asnp
# 定义两个 4x4 的矩阵 A 和 BA = np.array([
[1, 2, 3, 4],
[5, 6, 7, 8],
[9, 10, 11, 12],
[13, 14, 15, 16]
])
B = np.array([
[16, 15, 14, 13],
[12, 11, 10, 9],
[8, 7, 6, 5],
[4, 3, 2, 1]
])
# 计算矩阵乘积C = A.dot(B)
print(C)

结果

array([[ 80,  70,  60,  50],
[240, 214, 188, 162],
[400, 358, 316, 274],
[560, 502, 444, 386]])

在 GPU 上进行这种计算时，不同的线程将负责计算结果矩阵中的不同元素。例如，一个线程可以只计算第一行第一列的值（80），而另一个线程同时计算第一行第二列的值（70），以此类推。

通过这种方式，GPU 可以利用其大量的并行处理能力，显著加快大规模矩阵乘法的计算速度。

矩阵分割

在 GPU 上进行并行计算时，可以将矩阵和分成更小的块，然后由不同的线程组同时计算这些块的乘积，最后将这些小块的结果组合起来形成最终的矩阵。

这种将矩阵分割成小块或子矩阵进行矩阵乘法，主要是为了优化内存使用和减少计算中的重复数据访问，这在 GPU 上尤其有效。这种方法的优化效果主要体现在以下几个方面：

1、减少内存访问延迟

通过将矩阵分块，可以将子矩阵的数据加载到 GPU 的共享内存或缓存中，这些类型的内存访问速度比访问全局内存快得多。这样，当执行矩阵乘法时，可以减少访问全局内存的次数，从而减少内存访问延迟。

2、提高内存带宽利用率

将矩阵分成小块还可以提高内存带宽的利用率。在许多情况下，连续访问内存（如访问一个小块的元素）比随机访问（如在大矩阵中跳跃访问）更有效率。这是因为连续访问可以利用内存的局部性原理，减少缓存失效的情况，从而更高效地利用内存带宽。

3、使得更多的计算可以并行执行

通过分块，可以将矩阵乘法的计算分配给更多的线程进行处理。由于 GPU 拥有大量的并行处理单元，这使得同时计算多个子块成为可能，极大地提高了计算的并行度和总体性能。

4、减少浮点运算错误

在某些情况下，分块还可以帮助减少由于浮点数累加导致的舍入误差。通过在小的子块上进行局部计算，然后再将这些结果合并，可以在一定程度上减少这种误差的累积。

示例：矩阵分割

为了具体说明分块如何优化矩阵乘法，假设我们将上述的 4x4矩阵分成两个 2x2的子矩阵进行计算。这意味着每个 4x4矩阵被视为由四个 2x2的子矩阵组成。计算时，相应的子矩阵相乘后的结果再组合起来，得到最终的乘积矩阵。这种方法在大规模矩阵乘法中特别有用，可以显著提升性能。

下面我们手动展示这一过程，具体步骤如下：

矩阵和：

我们将和都分解为四个 2x2的子矩阵：

矩阵 A 的分解

矩阵 B 的分解

计算 2x2 子矩阵的乘积

对于结果矩阵的每个 2x2子矩阵：

（来自）
（来自）
（来自）
（来自）

分析代码

importnumpy asnp
# 定义 2x2 子矩阵A1 = np.array([[1, 2], [5, 6]])
A2 = np.array([[3, 4], [7, 8]])
B1 = np.array([[16, 15], [12, 11]])
B2 = np.array([[14, 13], [10, 9]])
B3 = np.array([[8, 7], [4, 3]])
B4 = np.array([[6, 5], [2, 1]])
# 计算子矩阵乘积C1 = A1.dot(B1) + A2.dot(B3)
C2 = A1.dot(B2) + A2.dot(B4)
C1, C2

输出如下，通过分解矩阵并计算 2x2子矩阵的乘积，我们得到了结果矩阵的两个子矩阵：

(array([[ 80,  70],
[240, 214]]),
array([[ 60,  50],
[188, 162]]))

这些子矩阵分别对应于结果矩阵的左上角和右上角部分。通过同样的计算方法，我们可以得到的左下角和右下角部分（即和），最终组合这四个部分得到完整的结果矩阵。

这个分块计算的方法特别适合大规模矩阵乘法，因为它可以显著提高内存的使用效率和减少计算时间，尤其是在 GPU 这样的并行计算设备上。

总结

使用 GPU 可以显著加速矩阵乘法等计算密集型任务，这主要是：

通过将大型计算任务分割成许多小的、可以并行执行的任务，优化内存访问，并通过合理安排同步点来确保数据一致性，GPU 能够充分发挥其并行处理能力。
特别地，通过将矩阵分割成小块或子矩阵，不仅可以优化内存使用，减少重复的数据访问，还可以提高内存带宽的利用率和计算的并行度，同时减少浮点运算误差。

这些策略共同作用，使得 GPU 成为执行大规模矩阵乘法的理想选择，显著提升性能。

本文来源作者：郭红俊（gh_8aa347587bf9）

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