【发布时间】：2012-06-30 13:09:27
【问题描述】：
我想用 2 个非方阵 (2000,100), (100,100) 做矩阵乘法，我尝试使用 Nvidia 示例中的块子矩阵，但结果错误，我在这里找到了解决方法。 Non Square Matrix Multiplication in CUDA 它使用零填充，所以我将块大小更改为 16，但这是一个错误的工作组大小， 我用pyopencl，不能用Blas等。
【问题讨论】：
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你没有问任何问题，只是用非常非常宽泛的术语说出了你想要实现的目标。那么，究竟是什么，你有问题或不理解？ “结果是错误的”信息不足以让任何人为您提供帮助。
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这里，我使用的所有数据都是int32和>0，我用两种方式实现，一种使用numpy dot函数，一种使用submatrix方法和pyopencl。对于方阵，两种方式给出相同答案，但对于非方阵，第一个给出正确答案，而第二个，只有矩阵的第一行是正确的，而某些元素
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我在我发布的链接中看到了一些解决方案。 Nvidia示例中的子矩阵乘法仅适用于平方，然后有一个零填充方法，我认为这是一个好主意，但是如果我将blocksize设置为16，它不能除以结果矩阵的维度，所以它会给出错误消息: 错误的工作组规模。那么如何进行零填充呢？还是有其他方法？谢谢！
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尝试阅读this answer。
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我用较小的矩阵尝试了你提到的方式，这次我得到了正确的结果，但是如果我想将上面提到的矩阵相乘，它有一个分割错误，显然是全局大小（（ 2000,100)) 超过了最大工作项大小((1024,1024,1024))，所以我现在该怎么办，我真的很困惑。
标签： opencl matrix-multiplication pyopencl