# SUSTCSC_12 HGEMM赛题
这里参考了赖海斌gg示例代码仓中的部分代码：https://github.com/HaibinLai/SUSTech-HGEMM
在此也要感谢Bruce-Lee-LY仓库代码的指导https://github.com/Bruce-Lee-LY/cuda_hgemm

## 1. 环境要求
* NVIDIA GPU（支持CUDA）
* CUDA Toolkit
* cuBLAS库
* Python3.x

初始化：
```
bash ./scripts/init_checking.sh
```

## 2. 数据生成
```
bash ./scripts/generation.sh
```

## 3. 编译
使用Makefile编译
```
cd /path/to/HGEMM
make
```

这将会编译以下目标：
* hgemm_compare.cu：对比cuBLAS和我们自己实现的HGEMM求解性能(针对小矩阵)
* hgemm_compare_large.cu：对比cuBLAS和我们自己实现的HGEMM求解性能(针对大矩阵)
* hgemm_cublas.cu：cuBLAS实现
* hgemm.cu：自己实现的HGEMM
* hgemm_large.cu：自己实现的HGEMM(针对大矩阵)

## 4. 运行
```
bash ./scripts/cuBLAS_benchmark.sh # cuBLAS
bash ./scripts/custom_benchmark.sh # 自实现的HGEMM
```

## 5. 性能评估
```
bash ./scripts/compare.sh
```

## 6. 统计计算分值
```
python ./tools/score_analysis.py
```

Tips: 
1. scripts下的sh文件以及tools下的score_analysis.py都需要修改BIN的文件路径，我使用的是绝对路径
2. 修改了compare.sh内容，让case8，case9在large上运行且能保证精度通过(因为large的计算会损失精度来获取性能)，同样修改了custom_benchmark.sh