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基于GPU的矩阵乘法优化研究开题报告
一、研究背景和意义
随着深度学习、图形学等领域的兴起，GPU（GraphicsProcessingUnit）作为一种高性能的通用计算平台，受到越来越多的重视。而矩阵乘法作为GPU上的一种重要的计算任务，一直是GPU优化的热门研究方向之一。矩阵乘法的优化不仅可以加速现有的计算任务，还可以为其他领域的计算问题提供启示。
本次研究的目的在于基于GPU对矩阵乘法的优化进行研究，探索矩阵乘法中的算法优化和程序优化，提高矩阵乘法的计算速度和效率，为深度学习、图形学等领域的计算任务提供更好的支持。
二、研究内容和研究方法
1.研究内容
（1）GPU架构分析：深入研究GPU的硬件架构以及GPU上的计算模型，了解GPU的优化方向和限制条件。
（2）矩阵乘法算法分析：对比不同的矩阵乘法算法，分析其优劣和适用场景。
（3）程序优化方案研究：探索基于GPU的矩阵乘法的程序优化方案，包括数据布局优化，指令集优化等。
（4）实验验证与性能评估：采用实验验证的方法，评估不同的优化方案的效果以及性能优势。
2.研究方法
研究将采用实验验证的方法，通过编写基于GPU的矩阵乘法程序，对不同的优化方案进行测试和评估。在测试中，将针对不同大小、不同类型的矩阵进行测试，并比较测试结果。同时，将对不同优化方案的实现进行性能比较和分析。
三、预期成果
通过对矩阵乘法的算法优化和程序优化研究，本次研究的预期成果包括：
（1）探索矩阵乘法的优化方案，包括算法优化和程序优化。
（2）实现基于GPU的矩阵乘法优化程序。
（3）对不同的优化方案进行性能评估和比较，得出最优方案。
（4）为深度学习、图形学等领域的计算任务提供更好的支持。
四、进度计划
时间节点完成内容
第一周搜集相关文献资料，学习GPU架构及CUDA编程技术
第二周研究矩阵乘法的相关算法，包括基于BLAS库的算法、基于分块的算法等
第三周设计基于GPU的矩阵乘法程序，实现初始版本
第四周对程序进行基础测试，了解程序所存在的优化方向
第五周优化程序，对程序进行数据布局优化和指令优化
第六周对优化后的程序进行测试和性能评估
第七周整理研究成果，准备开题答辩
五、参考文献
1.WuX,HeW,LiX,etal.AutotuningMatrixMultiplicationonGPUs[C]//IEEEInternationalParallel&DistributedProcessingSymposium,IPDPS2016,Chicago,IL,USA,May23-27,2016.IEEE,2016:85-94.
2.HuangXR,ZhangWY,LiJ.DesignandimplementationofhighperformancematrixmultiplicationalgorithmbasedonGPU[C]//20172ndIEEEAdvancedInformationTechnology,ElectronicandAutomationControlConference.IEEE,2017:461-464.
3.NvidiaCorporation.NVIDIACUDACProgrammingGuide.8.0edition.
4.LuL,XieC,ChenX,etal.CharacterizingandOptimizingCUDAMatrixMultiplication[C]//InternationalConferenceonHighPerformanceComputing.Springer,Cham,2018:490-505.
6.LiuY.,ZhangL.,GaoX.,etal.Matrix-matrixmultiplicationontheGPUwithreducedmemoryaccess[C]//IEEEInternationalWorkshoponHighPerformanceComputationalFinance.IEEE,2014:1-8.