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我有一个关于使用 CUDA 对数百个小矩阵进行特征分解的问题。
我需要同时计算数百个(例如 500 个)小型(64×64)实对称矩阵的特征值和特征向量。我尝试使用国际象棋锦标赛排序通过雅可比方法来实现它(有关更多信息，请参阅this paper (PDF))。
在该算法中，每个 block 中定义了 32 个线程，每个 block 处理一个小矩阵，32 个线程共同膨胀 32 个非对角线元素，直至收敛。不过，我对其表现不是很满意。
我想知道哪里有更好的算法来解决我的问题，即许多 64×64 实对称矩阵的特征分解。我猜Housener的方法可能是一个更好的选择，但不确定它是否可以在CUDA中有效地实现。网上没有太多有用的信息，因为大多数其他程序员更感兴趣的是使用 CUDA/OpenCL 分解一个大矩阵而不是许多小矩阵。
最佳答案
至少对于特征值，可以在 Cuda SDK 中找到示例
http://www.nvidia.de/content/cudazone/cuda_sdk/Linear_Algebra.html
图像似乎已损坏，但示例下载仍然有效。我建议下载完整的 SDK 并查看该示例。另外，这篇论文可能会有所帮助:
http://docs.nvidia.com/cuda/samples/6_Advanced/eigenvalues/doc/eigenvalues.pdf
关于matrix - 使用 CUDA 计算数百个小矩阵的特征值/特征向量，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/11401232/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！