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*C
void 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 

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.csdn.net/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*C
void 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 
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！！！