]> AND Private Git Repository - book_gpu.git/commitdiff
Logo AND Algorithmique Numérique Distribuée

Private GIT Repository
suite
authorcouturie <couturie@extinction.(none)>
Mon, 22 Oct 2012 07:49:40 +0000 (09:49 +0200)
committercouturie <couturie@extinction.(none)>
Mon, 22 Oct 2012 07:49:40 +0000 (09:49 +0200)
BookGPU/Chapters/chapter2/ch2.tex

index 501e34e1948ea29d293260a0de7bf69a09d4f7cf..c33ac50dbe4b52ba7443a8d3294c2aa3816e06ca 100755 (executable)
@@ -137,6 +137,8 @@ consider  we  have  a  squared  matrix  of size  \texttt{size}.  So  with  a  1D
 array, \texttt{A[i*size+j]} allows  us to access to the  element of the $i^{th}$
 row and of the $j^{th}$ column.
 
+In sequential the matrix multiplication is performed using three loops. Supposing that $A$, $B$ represent two square matrices, the result of the multiplication of $A \times B$ is 
+
 On C2070M Tesla card, this code take 37.68ms to perform the multiplication. On a
 Intel Xeon E31245 at 3.30GHz, it takes 2465ms without any parallelization (using
 only one  core). Consequently the  speed up between  the CPU and GPU  version is