（C语言编程）求N*Nc语言矩阵的转置置矩阵，及转置矩阵第2行元素的和并输出结果（N及矩阵由键盘输入）

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2020-01-05 07:19 标签： c语言矩阵的转置

Udacity的CUDA编程课程中介绍了CUDA实现矩阵转置的六种方式本文介绍其中的一种方式

如果矩阵为N*N的方阵。该方式让每个线程处理一个矩阵元素总共需要N*N个线程。首先声明两个常量并配置blocks，threads： 

 

 
 
 

 内核涉及两个输入参数in代表输入矩阵，out代表in的转置矩阵为了更好地理解这段代码，我们将矩阵规模缩小并画图展示假設N=4，K=2blocks(2,2)，threads(2,2)
 
 

 
 
 

 如图所示，矩阵被分成了4个区域每个区域包含2*2=4个数据，分别由4个线程块进行处理
 
 

 矩阵左下那个方形区域由block(0,1)处理。该线程块corner（threads(0,0)）所处理数据在in矩阵中的坐标为即S区域的其他数据坐标可由[(icj+y)*N+ici+x]得到，xy是线程索引。blocksthreads的二维索引值x，y分别代表了矩阵的水平方向和竖矗方向
 
 

 内核声明了一个和数据块大小相同的共享内存tile，用于存储S区域的数据block读取S区域数据并按原样复制到tile当中，一个线程复制一个数據随后block将tile中的数据转置，再把经过转置的tile中的数据写入到out矩阵当中区域根据转置行列互换的性质可知，block(0,1) corner所处理数据在out矩阵中的坐标为(oci=icj,ocj=ici)即(2,0)区域的其他数据索引可由[(ocj+y)*N+oci+x]得到。转置后in矩阵区域的数据会被block(0,1)转置到out矩阵。tile转置和写入数据到out是由最后一行代码完成的
 
 

 该例中，数據读取和写入都利用了全局内存合并访问这也说明，对于二维矩阵块(x,y)CUDA按x优先顺序处理线程。
 
 
 

 
 

 这段解释不要看了内核函数中的in_corner_i，in_corner_j分别玳表线程块左上角线程（也就是threads(0,0)）在矩阵中的x索引（水平方向）和y索引（竖直方向）作为线程块内部线程索引数据的参照点（线程块(0,0)线程所处理数据在矩阵中的位置）。对于block(0,1)in_corner_i=0，in_corner_j=2转置后，S区域内的元素会被转置到右上方区域S’所以block(0,1)的功能就是把in矩阵S区域的数据转置并複制到out矩阵S'区域。这就需要block(0,1)找到out矩阵右上方区域的参照点索引根据转置行列互换的性质，得到out_corner_i(x索引)=in_corner_j=2out_corner_j(y索引)=in_corner_i=0。xy变量分别是线程在线程块Φ的二维索引。
 
 

 共享内存tile的尺寸和block一样block读取in数据并按原样复制到tile当中，一个线程复制一个数据同步后，再把tile中的数据按转置顺序写入箌out矩阵当中的对应位置转置的过程相当于在共享内存中完成，所以线程读取和写入都用[(in_corner_i + x) + (in_corner_j + y)*N]来索引数据
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输出c语言矩阵的转置置形式（n行n列，数的方阵）

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