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swift - simd中的矩阵乘法

在Swift编程语言中，simd库是用于进行高性能数学计算的库。simd库提供了一组用于执行向量和矩阵运算的数据类型和函数。

矩阵乘法是一种常见的数学运算，用于将两个矩阵相乘生成一个新的矩阵。在simd库中，可以使用simd_float4x4和simd_float4类型来表示4x4矩阵和4维向量。simd库提供了一个函数simd_mul来执行矩阵乘法运算。

矩阵乘法在图形学、物理模拟、机器学习等领域都有广泛的应用。例如，在图形学中，矩阵乘法可以用于将模型的顶点坐标从模型空间转换到世界空间或者相机空间。在物理模拟中，矩阵乘法可以用于计算刚体的变换矩阵。在机器学习中，矩阵乘法可以用于执行神经网络的前向传播。

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大佬是怎么优雅实现矩阵乘法的？

内容很简单，就是在CPU上实现单精度矩阵乘法。看了一下，结果非常好：CPU的利用率很高。更可贵的是核心代码只有很短不到200行。之前总觉得自己很了解高性能计算，无外乎就是“局部性+向量”随便搞一搞。...所以我们的问题如下：输入是棕色矩阵A和蓝色矩阵B，求红色矩阵C ? 我们知道一般矩阵乘法就是一堆循环的嵌套，这个也不例外。在代码里，最外层结果是输出矩阵的行遍历。...现在我们把它们都利用上：先来思考下我们能不能直接在A矩阵用ymm？如果用的话，那么我们会把A矩阵一行的连续数据存到一起。这些数据会和谁运算呢？是B的一列数据，也就是图中黑色的部分。...还剩一个，我们先把A的第一行第一列的数字读出来，把它复制8份拓展成一个ymm，然后和这三个B的ymm作element-wise的乘法，把结果累加到ymm0~ymm2里。现在发现这个算法的精妙了么？...对的！他正好把16个ymm都用上了，一个不多一个不少 ? 之后我们该干嘛？其实有很多选择，比如我们把ymm12~ymm14往下移动一行，和第一行第二列的数字做乘法，如下图： ?

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Fortran如何实现矩阵与向量的乘法运算

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吴恩达机器学习笔记16-矩阵与矩阵的乘法

”那一节已经知道向量也是一种特殊的矩阵，那这一节我们把后面的这个向量给一般化为矩阵，即矩阵和矩阵的乘法。...1.2 一般情况那上面那个特例中，左边是2×3的矩阵、右边是3×2的矩阵。右边这个矩阵的行数、列数分别和左边矩阵的列数、行数相等，是不是说一般情况也有这种要求呢？我们一起看一下。...对于一般的情况，矩阵和矩阵的乘法的形式如下图： ?...矩阵和矩阵相乘，化简为矩阵和列向量相乘的过程中，右边的矩阵A会被用o次（即矩阵B的列数）、而矩阵B呢是被拆分成o个列向量来用的。想想这个事挺有意思的。 ?...我们小时候学乘法的时候知道有很多的运算法则可以使用，那么，矩阵和矩阵的乘法有没有这样的一些法则供我们使用呢？且听下回。

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GPU编程(三): CPU与GPU的矩阵乘法对比

前言在上一篇的最后, 我提到了一个矩阵乘法, 这次与CPU进行对比, 从中可以很明显GPU在并行计算上的优势. ---- 计时函数在贴出代码之前, 来看下我常用的计时函数, 可以精确到微秒级...结构体为: struct timeval{ long tv_sec; /*秒*/ long tv_usec; /*微秒*/ }; 来看下使用的小栗子: struct timeval...所以用的基础for循环...., 解析可以看之前的文章....其实cpu是比gpu好很多的, 但是并行计算上gpu的优势依旧明显. ---- 最后喜欢记得点赞哦, 有意见或者建议评论区见~ ----

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实现两个N*N矩阵的乘法，矩阵由一维数组表示

实现两个N*N矩阵的乘法，矩阵由一维数组表示。...for(int j=0;j<cols;j++) 6 result[i][j]=mat1[i][j]+mat2[i][j]; 7 } 8 } 若两个矩阵要做乘法运...：只有在一个矩阵的行数与另一个矩阵的列数相同时，才能做两个矩阵的乘法。...如何得到矩阵的转置：矩阵的转置也是一个矩阵，原始矩阵中的行转变为转置矩阵的列。...假设原始数组为M，转置矩阵为MT。那么M[1][0]＝6，在转置矩阵中我们发现MT [0][1]＝6。因此，我们能够得到程序化的结论：转置一个矩阵实际上就是对换下标变量。

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