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Author: LessUp

index.md

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+layout: default
+title: SGEMM Optimization
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+# SGEMM Optimization: From Naive to Tensor Core
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+从零手写极致优化的矩阵乘法 — HPC 领域的 "Hello World"。渐进式优化 CUDA SGEMM，展示 GPU 编程核心优化技术。
+
+## 实测性能 (RTX 3060 Laptop, 1024×1024)
+
+| Kernel | GFLOPS | vs cuBLAS |
+|--------|--------|-----------|
+| cuBLAS (参考) | 5727 | 100% |
+| Tensor Core (WMMA) | 2300 | 40.2% |
+| Tiled (32×32) | 753 | 13.1% |
+| Double Buffer | 701 | 12.2% |
+| Bank Conflict Free | 673 | 11.8% |
+| Naive | 604 | 10.6% |
+
+## 优化路线
+
+| 版本 | 关键技术 |
+|------|----------|
+| Naive | 每线程计算一个输出元素 |
+| Tiled | 共享内存分块，数据复用 |
+| Bank Conflict Free | 共享内存 padding (+1) |
+| Double Buffer | 计算与访存重叠 |
+| Tensor Core | WMMA API，FP16→FP32 |
+
+## 快速开始
+
+```bash
+# 编译 (根据 GPU 架构调整)
+make GPU_ARCH=sm_86
+
+# 运行基准测试
+./build/sgemm_benchmark
+
+# 或直接
+make benchmark
+```
+
+## 技术栈
+
+| 类别 | 技术 |
+|------|------|
+| 语言 | CUDA C++17 |
+| 构建 | Makefile |
+| 依赖 | cuBLAS, Google Test (可选) |
+| GPU | SM 70+ (Volta → Hopper) |
+
+## 链接
+
+- [GitHub 仓库](https://github.com/LessUp/sgemm-optimization)
+- [README](README.md)