Superando cuBLAS: Una Implementación CUDA de Multiplicación de Matrices de Precisión Simple

Este artículo presenta una implementación CUDA de multiplicación de matrices generales de precisión simple (SGEMM) que supera a cuBLAS en ciertos escenarios. Utilizando inteligentemente instrucciones PTX, copias de memoria asíncronas, doble búfer y otras técnicas de optimización, el autor logró una multiplicación de matrices eficiente, específicamente ajustada para una NVIDIA RTX 3090. El artículo detalla el diseño del algoritmo, las técnicas de optimización y la metodología de evaluación comparativa, proporcionando una valiosa experiencia para los estudiantes de CUDA.