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參考文獻：

基于GPU的矩陣計算并行加速方法研究_李豐 哈爾濱工業大學博士論文

????????在工業級別中，為了提高機器學習模型運算的速度，甚至是可以犧牲一定的準確度。程序員想盡了一切辦法，一般從兩個方面去提高模型的運算速度，一方面是提高硬件的性能，另一方面是利用硬件的特點，盡量加快運算的速度，不斷優化算法。

接下來結合GPU的特點來說明矩陣加速的原理

GPU是專門為了圖像渲染設計的，所以一定很適合做矢量運算。

比如卷積運算，一般都用矩陣運算完成，所以深度學習一般都是用GPU去運算。

GPU是一個高度線程化的流式處理器組成的序列，一個GPU包含的流式處理器越多，就可以在同一時刻處理更多的任務。GPU架構如下：

GPU的并行是單指令多數據的并行，而很多計算問題又不可避免地出現數據依賴，因此GPU上的矩陣計算要處理數據依賴問題；?在解決數據依賴問題同時，也要提高計算資源的利用效率。

矩陣分為稀疏矩陣和稠密矩陣

接下來介紹CUBA（pytorch中常常用到cuba加快矩陣運算速度）

cuba可以利用NVIDIA系列顯卡對一些復雜的計算進行并行加速。

?利用cuba可以讓代碼既可以使用CPU執行，也可以用GPU執行。即使是有GPU的機器，它也不會自動使用GPU，而是需要在程序中顯示指定。調用model.cuda()，可以將模型加載到GPU上去。pytorch cuba官方使用文檔如下

https://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest/notes/cuda/https://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest/notes/cuda/

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的模型加速（矩阵元素优化和cuba使用）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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