第二篇·进阶篇第5节：共享内存（三）——实战：优化矩阵乘法（Tiling技术）从朴素到分块，从分块到极致——矩阵乘法的优化之路，就是CUDA性能优化的缩影写在前面矩阵乘法是CUDA优化中最经典的案例，没有之一。在筑基篇，我们实现了朴素版本和基础分块版本，性能从 252 GFLOP/s 提升到 2760 GFLOP/s。但那是“入门版”——我们故意忽略了bank conflict、向量化加载等细节，让你先看到分块的价值。今天，我们将完整地、系统地实现一个工业级的矩阵乘法kernel。你会看到：为什么分块大小选16而不是32？如何用padding消除bank conflict？向量化加载能带来多少提升？循环展开的技巧与权衡最终性能可以做到多高？更重要的是，你将学会一套可复用的优化方法论，适用于任何访存密集型的kernel。一、问题回顾与瓶颈分析1.1 朴素版本回顾__global__voidmatmul_n
进阶篇第5节：共享内存（三）——实战：优化矩阵乘法（Tiling技术）
发布时间：2026/5/16 15:19:03
第二篇·进阶篇第5节：共享内存（三）——实战：优化矩阵乘法（Tiling技术）从朴素到分块，从分块到极致——矩阵乘法的优化之路，就是CUDA性能优化的缩影写在前面矩阵乘法是CUDA优化中最经典的案例，没有之一。在筑基篇，我们实现了朴素版本和基础分块版本，性能从 252 GFLOP/s 提升到 2760 GFLOP/s。但那是“入门版”——我们故意忽略了bank conflict、向量化加载等细节，让你先看到分块的价值。今天，我们将完整地、系统地实现一个工业级的矩阵乘法kernel。你会看到：为什么分块大小选16而不是32？如何用padding消除bank conflict？向量化加载能带来多少提升？循环展开的技巧与权衡最终性能可以做到多高？更重要的是，你将学会一套可复用的优化方法论，适用于任何访存密集型的kernel。一、问题回顾与瓶颈分析1.1 朴素版本回顾__global__voidmatmul_n
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