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基于GPU的BLAS库的设计和实现的中期报告
一、引言
在高性能计算领域中，BLAS（BasicLinearAlgebraSubprograms，基本线性代数子程序）是一个非常重要的计算库，用于实现向量和矩阵的基本线性代数运算。在现代计算机中，GPU（GraphicsProcessingUnit，图形处理器）作为一种高度并行的计算平台，已经被广泛应用于各种科学计算和工程应用中。因此，基于GPU的BLAS库的设计和实现具有非常重要的意义，可以大大提高计算效率和计算能力。
二、项目背景
当前，已经有许多基于GPU的BLAS库已经被开发出来，例如cuBLAS、MAGMA等。然而，由于硬件平台和算法模型的差异，各种不同的GPUBLAS库在性能和功能方面都存在着一些差异。另外，许多现有的GPUBLAS库仅仅提供了一些基本的BLAS函数，对于一些扩展的BLAS功能（如矩阵乘积的高斯消元、特征值求解等）支持不足。
因此，本项目旨在设计和实现一个基于GPU的BLAS库，提供完整的BLAS接口，包括基本的BLAS函数和扩展的BLAS功能。在实现过程中，我们将采用CUDA技术，充分发挥GPU的并行计算能力，实现高效的线性代数计算。
三、项目内容
1.确定BLAS接口规范：根据BLAS规范，确定基本的BLAS接口和扩展的BLAS功能，包括矩阵乘积、矩阵转置、矩阵求逆、矩阵行列式、特征值求解等。
2.设计算法模型：设计基于CUDA技术的算法模型，实现高效的并行计算。考虑到GPU线程数目的限制，将采用矩阵分块和数据并行的方法，提高计算效率。
3.编写CUDA代码：根据算法模型，编写CUDA代码实现BLAS接口和扩展的BLAS功能。
4.进行性能评测：在一些标准的线性代数计算测试中，对GPUBLAS库进行性能测试和比较，评测算法实现的正确性、速度和可扩展性等指标。
四、预期结果
在本项目中，我们将设计和实现一个基于GPU的BLAS库，能够提供完整的BLAS接口和扩展的BLAS功能。同时，我们将对算法实现进行性能评测和比较，评测算法的正确性、速度和可扩展性等指标。
五、计划进度
1.完成BLAS接口规范的确定（2周）；
2.设计并实现算法模型（4周）；
3.编写CUDA代码实现BLAS接口和扩展的BLAS功能（4周）；
4.进行性能评测和比较（2周）；
5.撰写最终报告（2周）。
六、结论
本项目将设计和实现一个基于GPU的BLAS库，将采用CUDA技术实现高效的并行计算，提高计算效率和能力。我们将对算法实现进行性能评测和比较，评测算法的正确性、速度和可扩展性等指标。本项目的实现和评测结果，将对GPUBLAS库的进一步发展和优化提供有益的参考和借鉴。