我为两个矩阵的逐元素乘法构建了一个内核，但至少在我的配置下，我的 OpenCL 内核只有在每个矩阵大于 2GB 时才会更快。所以我想知道，这是因为我的内核(见下文)还是因为元素运算的性质，这意味着元素运算不会从使用 GPU 中获益。

感谢您的意见!

内核:

KERNEL_CODE = """
// elementwise multiplication: C = A .* B.
__kernel void matrixMul(
        __global float* C,
        __global float* A,
        __global float* B,
        int width, int height)
{
    // ID
    int x = get_global_id(0);
    int y = get_global_id(1);

    // Multiplying
    C[y * height + x ] = A[y * height + x] * B[y * height + x];
}
"""

附注我读到一些专家认为，CUDA 与 OpenCL 差异太大，无法在同一个问题中同时回答这两个问题，可以随意将其从标题和标签中删除。

最佳答案

这种操作有 N 个 FLOP，但有 3N 个内存事务，因此它将完全受内存带宽限制。没有数据重用的余地，因此引用 CPU 版本的加速上限是 GPU 与 CPU 带宽的比率。这个数字很少超过 10 倍，并且会很快被将数据移入和移出 GPU 内存的成本所侵 eclipse 。一般来说，这种操作最好与其他 O(N) 操作“融合”以提高性能。您通常永远不会只在单个内核中计算 Hadamard 乘积，您会将其作为一个内核中一系列 O(N) 操作的一部分来执行。所以，不，这不是加速的理想选择，即使内核是最优的。

而您的内核肯定不是。您为每个 FLOP 执行 3 个 IOP，这是一个巨大的惩罚。你当然可以做一些事情来改善这一点，但是什么事情将完全取决于它将运行在什么样的硬件上。

https://stackoverflow.com/questions/6045473/