我目前正在使用 CUDA、Thrust 和 cuBLAS 在 GPU 上实现随机梯度下降。
在我最初的实现中，我使用纯 CUDA 来执行矩阵 vector 运算，现在我试图通过使用 cuBLAS 来优化它。
我目前观察到的是，对于大小为 rows x cols 的矩阵，对于少量的 cols，普通 CUDA 始终优于 cuBLAS，显然与行数无关。 然而，对于大量列，cuBLAS 实现胜出。
所以我想知道:是否有任何关于矩阵/vector 的最小维度应该是什么的经验法则/指南，之后使用 BLAS 或 cuBLAS 会比普通的 C/CUDA 表现更好，或者这是否完全取决于应用/BLAS函数？
最佳答案
我已经运行了一些基准测试，我将在此处发布: 结果适用于在具有 10000 行的数据集上运行 10 次 SGD 迭代的线性回归任务。此处提供了实现和更多结果:https://github.com/thvasilo/cuda-sgd-sese-project
10-100 个特征/列的运行时间:
因此，对于我的实现，普通 CUDA 变慢的变化点是在 50 列处。 cuBLAS 的 100 个特征在运行时间上有一个跳跃，但这可能是一个人为因素，这些实验只运行了一次，无论如何差异并不大。
当运行更多列时 BLAS Lvl。 2 一贯表现更好:
关于c++ - 如果我使用 BLAS/cuBLAS 以使其性能优于普通 C/CUDA，矩阵应该有多大？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/35228284/