SGEMMGPU矩阵乘法性能分析数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：SGEMM, GPU性能, 矩阵乘法, 运行时间, 参数组合, 性能优化, 机器学习模型
数据概述：
本数据集记录了基于GPU的SGEMM（单精度通用矩阵乘法）内核性能数据，包含241,600条记录，每条记录代表一次矩阵乘法A×B=C的运行时间，其中所有矩阵均为2048×2048大小。数据集包含14个特征，其中前10个特征为有序变量，取值为2的幂次方，最多4种可能值；后4个特征为二进制变量。数据反映了不同参数组合对GPU矩阵乘法性能的影响，提供了对SGEMM内核优化的全面评估基础。
数据用途概述：
该数据集适用于GPU计算性能分析、矩阵乘法优化研究、机器学习模型训练等场景。研究人员可利用数据集分析不同参数组合对GPU性能的影响，优化SGEMM内核设计；开发者可基于数据集开发高效的GPU加速算法；学术机构可利用数据集进行教学和研究，探索GPU计算的性能瓶颈与优化策略。同时，数据集也适合用于基准测试，帮助评估不同GPU架构或算法的性能表现。
