矩阵相乘其实就是前一个矩阵的每一行乘以后一个矩阵的每一列,然后将乘后的每一个数字相加,得到结果矩阵的指定位置的数值。具体算法回顾一下线性代数即可。但是这种行列相乘其实都是独立的,如果是CPU计算必须串行算法,一行一列的乘,但是放到GPU里面则可以并行相乘,如果维数很大那就会大大节约时间。
具体代码如下:
__kernel void simpleMultiply(__global float* outPutC, int widthA, int heightA, int widthB , int heightB , __global float* inputA , __global float* inputB ) { int row = get_global_id(1); int col = get_global_id(0); float sum = 0.0f ; for(int i=0;i<widthA; i++) { sum += inputA[row*widthA+i] * inputB[i*widthB+col]; } outPutC[row*widthB+col] = sum; } ;
// FirstOpenCL.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。 // #include "stdafx.h" #include <iostream> #include<time.h> #include <string> #include<math.h> #include <vector> #include <CL/cl.h> #include <fstream> using namespace std; #pragma comment (lib,"OpenCL.lib") std::string convertToString(const char *filename) { size_t size; char* str; std::string s; std::fstream f(filename, (std::fstream::in | std::fstream::binary)); if(f.is_open()) { size_t fileSize; f.seekg(0, std::fstream::end); size = fileSize = (size_t)f.tellg(); f.seekg(0, std::fstream::beg); str = new char[size+1]; if(!str) { f.close(); std::cout << "Memory allocation failed"; return NULL; } f.read(str, fileSize); f.close(); str[size] = '