Projekt
CUDA SGEMM Optimierung
Von naiver Matrixmultiplikation zu Shared-Memory-Tiling, ueber mehrere Groessen benchmarked und auf Konflikte sowie Anomalien geprueft.
CUDA C++ · SGEMM · GPU Optimization · Benchmarking
Product Snapshot
- Role
- Parallelimplementierung und Benchmarking
- Users
- Systementwickler, die GPU-Speicherhierarchie und Kerneloptimierung lernen.
- Stage
- Baseline, Shared-Memory-Tiling, Tests von 256 bis 2048 und Bericht wurden 2025.12-2026.01 abgeschlossen.
- Focus
- CUDA-Speicherzugriff, Tiling, Durchsatz, Bank Conflicts und Anomalien.
- Validation
- Der Bericht dokumentiert 999,51 GFLOPS bei 512x512 und 85,5% Verbesserung gegenueber der Projekt-Baseline.
- Public Proof
- CUDA-C++-Implementierung, Benchmarkdaten ueber mehrere Groessen und Performancebericht.
Next Step
Problem
Matrixmultiplikation zeigt GPU-Performance gut: Die Arithmetik ist einfach, aber Threadorganisation, Speicherzugriff und Wiederverwendung bestimmen den Durchsatz.
Umsetzung
Ich implementierte eine naive CUDA-Baseline, ergaenzte Shared-Memory-Tiling und testete Groessen von 256 bis 2048. Die Analyse verglich GFLOPS sowie Bank Conflicts, Groesseneffekte und Ausreisser.
Ergebnis
Der Bericht dokumentiert 999,51 GFLOPS fuer 512x512, 85,5% ueber der Projekt-Baseline. Das Ergebnis gilt fuer die dokumentierte Hardware und Testbedingung und wird nicht ueber Geraete hinweg verallgemeinert.
Konfiguriere die oeffentlichen Giscus-Umgebungsvariablen, dann erscheint hier der Diskussionsbereich.