# Liu-xiandong/How\_to\_optimize\_in\_GPU

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Liu-xiandong/How\_to\_optimize\_in\_GPU, dépôt open source à 1 370 étoiles sur GitHub. Carte Bêta de RepoMasters. This is a series of GPU optimization topics…

| Champ | Valeur |
| --- | --- |
| Propriétaire | [Liu-xiandong](https://repo.masters-masters.com/owners/Liu-xiandong) |
| Étoiles | 1 370 |
| Forks | 189 |
| Langage | [Cuda](https://repo.masters-masters.com/languages/cuda) |
| Licence | Apache-2.0 |
| Création | 2021 |
| Sujets | gpu-acceleration, elementwise, reduce, sgemm, sgemv, high-performance-computing, hpc |
| Rang | [Bêta (700 à 1 999 ★)](https://repo.masters-masters.com/ranks/box_office) |
| Voir sur GitHub | [Liu-xiandong/How\_to\_optimize\_in\_GPU](https://github.com/Liu-xiandong/How_to_optimize_in_GPU) |

## Fiche du dépôt

This is a series of GPU optimization topics. Here we will introduce how to optimize the CUDA kernel in detail. I will introduce several basic kernel optimizations, including: elementwise, reduce, sgemv, sgemm, etc. The performance of these kernels is basically at or near the theoretical limit.

Rang des dépôts qui ont 700 à 1 999 ★ sur GitHub. Probabilité publiée par carte tirée : 6 %. Rareté : Rare.

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Données : GitHub · Illustration dessinée par RepoMasters à partir de l’identifiant du dépôt et de la couleur de son langage.