使用CUDA的矩阵乘法——错误的结果

我有以下用于矩阵操作的内核代码。矩阵A=1*3，矩阵B=3*3，所得矩阵C为1*3。在下面的代码中，宽度为3

__global__void MatrixMulKernel(float* d_M,float* d_N,float* d_P,int Width) {
   int row = blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y;
   int col = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
    if(row>=Width || col>=Width){  // matrix range
      return;
    }
   float P_val = 0.0f;
   for (int k = 0; k < Width; ++k) {
   float M_elem = d_M[row * Width + k];
   float N_elem = d_N[k * Width + col];
   P_val += M_elem * N_elem;
  }
 d_p[row*Width+col] = P_val;
}

\uuuuu全局\uuuuu无效矩阵mulkener（float*d\M，float*d\N，float*d\P，int-Width）{
int row=blockIdx.y*blockDim.y+threadIdx.y；
int col=blockIdx.x*blockDim.x+threadIdx.x；
如果（行>=宽度| |列>=宽度）{//矩阵范围
返回；
}
浮动P_val=0.0f；
对于（int k=0；k

I内核代码的调用如下

int block_size = 32;
dim3 dimGrid(Width/block_size, Width/block_size);
dim3 dimBlock(block_size, block size);
MatrixMulKernel<<<dimGrid, dimBlock>>>(d_M, d_N, d_P,3);

int block_size=32；
dim3 dimGrid（宽度/块大小，宽度/块大小）；
dim3 dimBlock（块大小，块大小）；
MatrixMulKernel（d_M，d_N，d_P，3）；

但是我得到了错误的结果。我得到的结果总是零。

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谁能帮帮我吗。

这段代码看起来像是两个相同大小的方阵的乘法

宽度是第一个矩阵的列数

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您必须将其作为函数的参数提供。

谢谢。是的，它确实是一个方阵。因此，对于宽度=300，块大小32将无法正常工作。因为它不是完全可分的。因此，在这种情况下，我添加了一个额外的块来容纳剩余的线程。是吗？是的，是的，如果宽度不是32的倍数，则必须添加额外的块。但是请确保在内核中检查变量行和列是否在矩阵范围内。在内核中可以这样做：

if（row>=Width | | col>=Width）返回dim3 dimBlock（block_size，block_size）；dim3 dimGrid（（块大小+宽度-1）/块大小，（块大小+宽度-1）/块大小）