演练：矩阵乘法

项目
02/21/2013

本分步演练演示如何使用 C++ AMP 加快矩阵相乘的执行。提供两种算法，一个不拼贴的情况下，一个使用平铺。

系统必备

在开始之前：

读取 C++ AMP 概述。
读取使用平铺。
请确保Windows 7， Windows 8， Windows Server 2008 R2，或Windows Server 2012安装在您的计算机上。

创建项目

在 Visual Studio 中菜单栏中，选择文件， New，项目。
在已安装 在模板窗格中选择 Visual C++。
选择空项目，输入 MatrixMultiply 在名称，单击然后选择确定按钮。
选择下一步按钮。
在解决方案资源管理器，打开快捷菜单的 源文件，然后选择添加，新项。
在添加新项 对话框中，选择 C++ 文件 (.cpp)，输入 MatrixMultiply.cpp 在名称，单击然后选择添加按钮。

乘法不拼贴

在此部分中，请考虑乘法的两个矩阵相加，A 和 B）定义如下：

3x2 矩阵 2x3 矩阵

3-2 的矩阵就是 A 和 B 是 2-3 矩阵。放大 A b 的产品是以下 3 x 3 矩阵。产品乘以 B 元素通过元素的列 A 中的行。

3x3 矩阵

将不使用 C++ 的存储系统

打开 MatrixMultiply.cpp，并使用下面的代码替换现有的代码。

#include <iostream>

void MultiplyWithOutAMP() {

    int aMatrix[3][2] = {{1, 4}, {2, 5}, {3, 6}};
    int bMatrix[2][3] = {{7, 8, 9}, {10, 11, 12}};
    int product[3][3] = {{0, 0, 0}, {0, 0, 0}, {0, 0, 0}};

    for (int row = 0; row < 3; row++) {
        for (int col = 0; col < 3; col++) {
            // Multiply the row of A by the column of B to get the row, column of product.
            for (int inner = 0; inner < 2; inner++) {
                product[row][col] += aMatrix[row][inner] * bMatrix[inner][col];
            }
            std::cout << product[row][col] << "  ";
        }
        std::cout << "\n";
    }
}

void main() {
    MultiplyWithOutAMP();
    getchar();
}

该算法是定义的矩阵相乘的简单实现。它不使用任何并行或串接的算法来减少的计算时间。

在菜单栏中，选择文件， 全部保存。
选择键盘快捷键 F5 开始调试和验证输出正确。
选择退出该应用程序的输入。

要通过使用 C++ AMP 相乘

在 MatrixMultiply.cpp，添加下面的代码之前main方法。

void MultiplyWithAMP() {
    int aMatrix[] = { 1, 4, 2, 5, 3, 6 };
    int bMatrix[] = { 7, 8, 9, 10, 11, 12 };
    int productMatrix[] = { 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0 };

    array_view<int, 2> a(3, 2, aMatrix);
    array_view<int, 2> b(2, 3, bMatrix);
    array_view<int, 2> product(3, 3, productMatrix);

    parallel_for_each(
        product.extent, 
         [=](index<2> idx) restrict(amp) {
            int row = idx[0];
            int col = idx[1];
            for (int inner = 0; inner < 2; inner++) {
                product[idx] += a(row, inner) * b(inner, col);
            }
        }
    );

    product.synchronize();

    for (int row = 0; row < 3; row++) {
        for (int col = 0; col < 3; col++) {
            //std::cout << productMatrix[row*3 + col] << "  ";
            std::cout << product(row, col) << "  ";
        }
        std::cout << "\n";
    }
}

存储系统的代码类似于非存储系统的代码。调用parallel_for_each启动一个线程中每个元素product.extent，并替换for的行和列的循环。处的行和列的单元格的值是在idx。您可以访问的元素的array_view对象使用[]运算符和一个索引的变量，或()运算符，这些行和列的变量。该示例演示这两种方法。array_view::synchronize方法将复制的值product到变量productMatrix变量。

将以下代码添加include和using MatrixMultiply.cpp 的顶部的语句。
```
#include <amp.h>
using namespace concurrency;
```

修改main调用方法MultiplyWithAMP方法。

void main() {
    MultiplyWithOutAMP();
    MultiplyWithAMP();
    getchar();
}

选择开始调试的 Ctrl + F5 键盘快捷方式，然后验证输出正确。
选择空格键退出该应用程序。

乘法的拼贴

平铺是一种技术，数据分区分成相等的子集，称作tiles。以下三项更改时，使用平铺。

您可以创建tile_static变量。在数据访问tile_static空间可以是全局空间中数据的访问比快许多倍。实例的tile_static变量，将创建的每个图块，并在图块中的所有线程都有权访问该变量。平铺的主要好处是性能增益，由于tile_static访问。
您可以调用 tile_barrier::wait 方法来停止所有的线程中一个拼贴在指定的代码行。您无法保证线程仅运行的顺序所有在一个拼贴中的线程将停止在调用tile_barrier::wait在继续执行之前。
您有权访问的线程相对于整个索引array_view对象，相对于该图块的索引。通过使用本地的索引，可以使代码更易于阅读和调试。

要利用在矩阵相乘的拼贴，算法必须矩阵划分为拼贴，然后将复制到的图块数据tile_static变量，以提高访问速度。在此示例中，该矩阵分区为多个大小相等的 submatrices。通过将 submatrices 找到产品。两个矩阵相加和他们的产品，在本例中为：

4x4 矩阵

矩阵划分到四个 2x2 矩阵，其定义，如下所示：

已划分为 2x2 子矩阵的 4x4 矩阵

该产品的 A 和 B 现在可以编写并计算公式如下：

已划分为 2x2 子矩阵的 4x4 矩阵

因为矩阵a到h是 2x2 矩阵，所有的产品，它们的总和也是 2x2 矩阵。它也遵循 A * B 是 4x4 矩阵，像预期的那样。若要快速检查算法，计算的第一行中的元素，在产品中的第一列的值。在本例中，这可能是该元素的值中的第一行和第一列的ae + bg。您只需计算第一列、第一行的ae和bg的每个术语。That value for ae is 1*1 + 2*5 = 11.bg 的值为 3*1 + 4*5 = 23。最终值是11 + 23 = 34，这是正确。

若要实现这种算法，该代码：

使用tiled_extent对象而不是extent对象中parallel_for_each调用。
使用tiled_index对象而不是index对象中parallel_for_each调用。
创建tile_static变量来保存 submatrices。
使用tile_barrier::wait若要停止的线程为 submatrices 的乘积的计算方法。

进行乘法运算使用存储系统和拼贴