一步步做程序优化【2】OpenACC指令

这个写了很长时间了，但是一直没有顾上额。把这个版本稍微修改一下，只需要加上一个指令，我们就可以得到不错的效率奥。 看代码吧： // C = alpha*A*B + beta*Cvoid mySgemm(int m, int n, int k, float alpha, float beta,\ float *A, float *B, float *C){

这个写了很长时间了，但是一直没有顾上额。把这个版本稍微修改一下，只需要加上一个指令，我们就可以得到不错的效率奥。

看代码吧：

// C = alpha*A*B + beta*Cvoid mySgemm(int m, int n, int k, float alpha, float beta,\			 float *A,  float *B, float *C){	int i, j, l;	float ab;#pragma acc kernels copy(A[0:m*n],B[0:m*n],C[0:m*n])#pragma acc loop independent	for(j = 0; j < m; j++) 	{#pragma acc loop independent		for(i = 0 ;i < k ;i++)		{			ab = 0.0f;			for(l = 0 ;l < n ;l++)			{				ab += A[j*n+l] * B[l*k+i];			}			C[j*k+i] = alpha*ab + beta*C[j*k+i];		}	}}

这样，我们只是加入了几个指导语句，剩下的事是编译器帮我们做的奥，你原先的测本文来源gao@daima#com搞(%代@#码@网&试程序并不需要任何改变奥。

我之前讲过HMPP编译器的安装和使用，http://blog.gaodaima.com/bendanban/article/details/7662583大家可以使用HMPP编译器编译这段代码，在Linux下（安装好CUDA，HMPP之后）我们可以使用一下命令编译：

$hmpp –codelet-required gcc your_program.c

执行一下，你会发现速度相当的快了（你要有支持CUDA的显卡才行奥）

大家可以写一个测试程序来调用这个函数，随便你用什么编译器，只要你可以在你的测试程序里找到本文中提供的程序，你完全可以使用高效的函数奥。

为了得到更高的效率，我修改一下这个代码：

// C = alpha*A*B + beta*Cvoid mySgemm(int m, int n, int k, float alpha, float beta,\			 float *A,  float *B, float *C){	int i, j, l;	float ab;#pragma acc kernels copyin(A[0:m*n],B[0:m*n]) copy(C[0:m*n])#pragma acc loop independent	for(j = 0; j < m; j++) 	{#pragma acc loop independent		for(i = 0 ;i < k ;i++)		{			ab = 0.0f;			for(l = 0 ;l < n ;l++)			{				ab += A[j*n+l] * B[l*k+i];			}			C[j*k+i] = alpha*ab + beta*C[j*k+i];		}	}}

这样A和B两个矩阵就可只是传输到GPU上，而C传到GPU，计算结束后会倍传回来。

在copy（）中，A[0:m*n]，表示从第0个元素一共计算m*n个元素，第一个是起始位置，第二个量表示数据长度。

大家把代码拷贝走，去试试吧！！！

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[搞代码]

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