GPU上的高精度大型矩阵快速运算实现
本文档介绍了一种在GPU上进行高精度大型矩阵快速运算的方法。该方法通过使用Kahan求和公式来确保计算精度，并根据GPU的特点设计矩阵分块方式和内存分配机制来减少对数据访问频次，以发挥GPU的并行体系统结构特性来提高计算速度。
从计算机应用的角度看，随着计算机和集成电路技术的发展，图形硬件的更新速度越来越快。GPU的发展速度是CPU的三倍多，具有多流水线结构、向量处理特性和32位IEEE标准浮点精度的实现，成为通用计算的一个有效并行平台。
本文档还介绍了GPU在科学应用中的潜力，包括矩阵运算、大型矩阵乘法等领域的应用。该方法可以大大提高大型矩阵乘法的运算速度和精度，具有重要的应用前景。
知识点：
1. GPU在高精度大型矩阵快速运算中的应用：本文档介绍了GPU在高精度大型矩阵快速运算中的应用，包括矩阵分块方式和内存分配机制的设计，以发挥GPU的并行体系统结构特性来提高计算速度。
2. Kahan求和公式在高精度计算中的应用：本文档介绍了Kahan求和公式在高精度计算中的应用，用于确保计算精度。
3. 矩阵运算在科学应用中的潜力：本文档介绍了矩阵运算在科学应用中的潜力，包括大型矩阵乘法等领域的应用。
4. GPU在计算机应用中的发展前景：本文档介绍了GPU在计算机应用中的发展前景，包括通用计算的一个有效并行平台。
5. 并行体系统结构在高性能计算中的应用：本文档介绍了并行体系统结构在高性能计算中的应用，包括矩阵分块方式和内存分配机制的设计，以发挥GPU的并行体系统结构特性来提高计算速度。
6. 高精度计算在科学应用中的重要性：本文档介绍了高精度计算在科学应用中的重要性，包括大型矩阵乘法等领域的应用。
7. GPU在大型矩阵乘法中的应用：本文档介绍了GPU在大型矩阵乘法中的应用，包括矩阵分块方式和内存分配机制的设计，以发揮GPU的并行体系统结构特性来提高计算速度。
8. 科学应用中的并行计算：本文档介绍了科学应用中的并行计算，包括矩阵运算、大型矩阵乘法等领域的应用。
9. GPU在计算机应用中的发展趋势：本文档介绍了GPU在计算机应用中的发展趋势，包括通用计算的一个有效并行平台。
10. 高性能计算在科学应用中的重要性：本文档介绍了高性能计算在科学应用中的重要性，包括大型矩阵乘法等领域的应用。
