WMMA默认核心

要提供“WMMA默认核心”的代码示例，需要先了解WMMA是什么以及它的默认核心是什么。WMMA（Warp Matrix Multiply Accumulate）是NVIDIA的一个CUDA库，用于在GPU上执行矩阵乘法和累加运算。WMMA库提供了几种不同的核心，包括sm_70、sm_75和sm_80等。

以下是一个使用WMMA库执行矩阵乘法的示例代码：

#include <iostream>
#include <cuda_runtime.h>
#include <mma.h>

// 定义矩阵的尺寸
const int M = 16;
const int N = 16;
const int K = 16;

// 定义矩阵的维度
const int WM = 16;
const int WN = 16;
const int WK = 16;

__global__ void matrixMultiply(float* A, float* B, float* C) {
    // 定义WMMA操作使用的片寄存器
    nvcuda::wmma::fragment<nvcuda::wmma::matrix_a, WM, WN, WK, float, nvcuda::wmma::row_major> fragA;
    nvcuda::wmma::fragment<nvcuda::wmma::matrix_b, WM, WN, WK, float, nvcuda::wmma::col_major> fragB;
    nvcuda::wmma::fragment<nvcuda::wmma::accumulator, WM, WN, WK, float> fragC;

    // 初始化片寄存器
    nvcuda::wmma::fill_fragment(fragC, 0.0f);

    // 加载数据到片寄存器
    nvcuda::wmma::load_matrix_sync(fragA, A, WM);
    nvcuda::wmma::load_matrix_sync(fragB, B, WK);

    // 执行矩阵乘法和累加运算
    nvcuda::wmma::mma_sync(fragC, fragA, fragB, fragC);

    // 存储计算结果到全局内存
    nvcuda::wmma::store_matrix_sync(C, fragC, WM, nvcuda::wmma::mem_row_major);
}

int main() {
    // 定义输入和输出矩阵
    float *A, *B, *C;
    size_t size = M * N * sizeof(float);

    // 在GPU上分配内存
    cudaMalloc(&A, size);
    cudaMalloc(&B, size);
    cudaMalloc(&C, size);

    // 初始化输入矩阵的数据
    cudaMemcpy(A, some_data_A, size, cudaMemcpyHostToDevice);
    cudaMemcpy(B, some_data_B, size, cudaMemcpyHostToDevice);

    // 启动GPU核函数
    dim3 block(1, 1);
    dim3 grid(1, 1);
    matrixMultiply<<<grid, block>>>(A, B, C);

    // 将计算结果从GPU复制到主机内存
    cudaMemcpy(some_data_C, C, size, cudaMemcpyDeviceToHost);

    // 打印输出矩阵的结果
    for (int i = 0; i < M; i++) {
        for (int j = 0; j < N; j++) {
            std::cout << some_data_C[i * N + j] << " ";
        }
        std::cout << std::endl;
    }

    // 释放GPU内存
    cudaFree(A);
    cudaFree(B);
    cudaFree(C);

    return 0;
}

上述示例代码中使用了WMMA库的默认核心来执行矩阵乘法运算。需要注意的是，示例中的核函数matrixMultiply中的WMMA操作和数据加载存储函数需要根据具体的WMMA核心进行调整。另外，示例中的矩阵尺寸和维度需要根据实际需求进行调整。

注意：为了编译和运行上述代码，需要安装并配置好CUDA和相应的GPU驱动程序。