请教如何使用tensor core实现向量与向量的乘法计算

Question

最近在学习GPU编程，看到文章中有用tensor core WMMA实现矩阵乘法的例子，但是都是稠密矩阵 乘以 稠密矩阵的案例。查了很多例子，好像都是矩阵乘法的API和介绍，那么假如想要实现向量乘法该如何实现呢？利用cuda进行gpu编程的方式我已经掌握了，只是最近在看论文的时候看到有用tensor core的wmma api进行并行计算，说效率会高很多，但是官网只提供了一个比较简单的TCU示范，而且只能实现矩阵乘法，所以想知道如何用wmma的api实现向量的乘法计算。

以下是官网实例截图

Answer 1

如果你想在GPU上实现向量乘法，可以利用CUDA或其他GPU编程框架提供的向量操作函数和并行计算能力。下面是一个简单的示例，展示了如何使用CUDA来实现向量乘法：

#include <iostream>
#include <cuda_runtime.h>

__global__ void vectorMultiplication(float* a, float* b, float* result, int size) {
    int tid = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;

    if (tid < size) {
        result[tid] = a[tid] * b[tid];
    }
}

int main() {
    int size = 1024; // 向量长度
    int numBytes = size * sizeof(float);

    // 分配内存并初始化输入向量
    float* hostA = new float[size];
    float* hostB = new float[size];
    float* hostResult = new float[size];

    for (int i = 0; i < size; i++) {
        hostA[i] = i;
        hostB[i] = i * 2;
    }

    // 在GPU上分配内存
    float* deviceA, * deviceB, * deviceResult;
    cudaMalloc((void**)&deviceA, numBytes);
    cudaMalloc((void**)&deviceB, numBytes);
    cudaMalloc((void**)&deviceResult, numBytes);

    // 将输入向量从主机内存复制到GPU内存
    cudaMemcpy(deviceA, hostA, numBytes, cudaMemcpyHostToDevice);
    cudaMemcpy(deviceB, hostB, numBytes, cudaMemcpyHostToDevice);

    // 启动核函数
    int threadsPerBlock = 256;
    int blocksPerGrid = (size + threadsPerBlock - 1) / threadsPerBlock;
    vectorMultiplication<<<blocksPerGrid, threadsPerBlock>>>(deviceA, deviceB, deviceResult, size);

    // 将结果从GPU内存复制回主机内存
    cudaMemcpy(hostResult, deviceResult, numBytes, cudaMemcpyDeviceToHost);

    // 打印结果
    for (int i = 0; i < size; i++) {
        std::cout << hostResult[i] << " ";
    }
    std::cout << std::endl;

    // 释放内存
    delete[] hostA;
    delete[] hostB;
    delete[] hostResult;
    cudaFree(deviceA);
    cudaFree(deviceB);
    cudaFree(deviceResult);

    return 0;
}

在上述示例中，vectorMultiplication是一个在GPU上执行的核函数，它接收两个输入向量和一个结果向量，并计算每个元素的乘积。main函数首先在主机上分配内存，并初始化输入向量。然后，在GPU上分配内存，并将输入向量从主机内存复制到GPU内存。接下来，启动核函数并等待计算完成。最后，将结果从GPU内存复制回主机内存，并打印结果。

请注意，这只是一个简单的示例，用于说明如何在GPU上实现向量乘法。在实际应用中，你可能需要根据具体需求进行更复杂的操作和优化。此外，还可以使用其他的GPU编程框架，如OpenCL，来实现类似的向量操作。