我正在使用CUDA，C ++，C＃，Java建立一些基准，并使用MATLAB进行验证和矩阵生成。当我使用MATLAB执行矩阵乘法时，2048x2048甚至更大的矩阵几乎都会立即相乘。
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，但是我认为至少C ++会比较接近，并且速度不会慢60倍。我也不知道如何考虑C＃结果。该算法与C ++和Java相同，但是与相比有很大2048的不同1024。
MATLAB如何快速执行矩阵乘法？
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 = temp + matice1[j][m] * matice2[m][k];
}
matice3[j][k] = temp;
}
}
timer.stop();
这是在装有Tesla C2070的计算机上使用MATLAB R2011a +并行计算工具箱的结果：
>> A = rand(1024); gA = gpuArray(A);
% warm up by executing the operations a couple of times, and then:
>> tic, C = A * A; toc
Elapsed time is 0.075396 seconds.
>> tic, gC = gA * gA; toc
Elapsed time is 0.008621 seconds.
MATLAB使用高度优化的库进行矩阵乘法，这就是为什么简单的MATLAB矩阵乘法如此之快的原因。该gpuArray版本使用MAGMA。
在配备Tesla K20c的计算机上使用R2014a进行更新，以及新功能timeit和gputimeit功能：
>> A = rand(1024); gA = gpuArray(A);
>> timeit(@()A*A)
ans =
0.0324
>> gputimeit(@()gA*gA)
ans =
0.0022
在具有16个物理核心和Tesla V100的WIN64计算机上使用R2018b更新：
>> timeit(@()A*A)
ans =
0.0229
>> gputimeit(@()gA*gA)
ans =
4.8019e-04
（注意：在某些时候（我忘记了确切的时间）gpuArray从MAGMA切换到cuBLAS-gpuArray尽管MAGMA仍用于某些操作）
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