GEMM 优化手段：提升矩阵乘法效率

GEMM（general matrix multiplication）是一种常见的矩阵乘法运算，常用于深度学习等领域。以下是 GEMM 优化的几种常见手段：

基于 BLAS 库：BLAS（Basic Linear Algebra Subprograms）是一种高效的线性代数库，它提供了一些常见的矩阵操作函数，包括 GEMM。使用 BLAS 库可以提高 GEMM 的性能。
基于多线程：GEMM 是一种密集型计算，可以使用多线程来加速计算。可以使用 OpenMP 等工具来实现多线程。
基于 SIMD 指令：SIMD（Single Instruction Multiple Data）是一种向量化指令，可以同时处理多个数据。可以使用 SIMD 指令来加速 GEMM 的计算。
基于矩阵分块：将矩阵分成多个子矩阵，可以减少内存访问次数，提高缓存利用率，从而提高 GEMM 的性能。
基于混合精度：使用混合精度计算可以减少内存带宽和计算量，从而提高 GEMM 的性能。
基于 GPU 加速：GPU 具有高并行计算能力，可以用来加速 GEMM 的计算。可以使用 CUDA 等工具来实现 GPU 加速。
基于神经网络加速器：神经网络加速器是专门为深度学习等领域设计的硬件加速器，可以用来加速 GEMM 的计算。常见的神经网络加速器包括 Google 的 TPU、NVIDIA 的 TensorCore 等。