例如:对于一个2*3(Row*Col)的矩阵A,按书写方式为矩阵赋值A= 1 2 3
4 5 6
按行优先存储,在内存当中是按照:1 2 3 4 5 6 ,这样的顺序存放的,意味着如果要在程序中访问矩阵A[3],则A[3]=4。
按列优先存储,在内存当中是按照:1 4 2 5 3 6 ,的顺序存放,这种情况下在程序中访问矩阵A[3],则A[3]=5。
很明显,这两种存储方式是不一样的。而在Matlab,CULA内部,矩阵默认是按列优先存放的,如果要使 用CULA device 函数,尤其当参数中提到leading dimension时,就必须考虑存储方式的问题,必要的时 候要对存储方式进行转换。
首先,要清楚一点:无论哪种存储方式,最终在内存中是顺序存储的。
行优先存储转列优先存储:
Row*Col 的矩阵A 总共有n=Row*Col个元素,是按照行优先存放的,接下来要转为列优先存储,思路:顺序访问内存中的数据,按照
按行优先存储,在内存当中是按照:1 2 3 4 5 6 ,这样的顺序存放的,意味着如果要在程序中访问矩阵A[3],则A[3]=4。
按列优先存储,在内存当中是按照:1 4 2 5 3 6 ,的顺序存放,这种情况下在程序中访问矩阵A[3],则A[3]=5。
很明显,这两种存储方式是不一样的。而在Matlab,CULA内部,矩阵默认是按列优先存放的,如果要使 用CULA device 函数,尤其当参数中提到leading dimension时,就必须考虑存储方式的问题,必要的时 候要对存储方式进行转换。
首先,要清楚一点:无论哪种存储方式,最终在内存中是顺序存储的。
行优先存储转列优先存储:
Row*Col 的矩阵A 总共有n=Row*Col个元素,是按照行优先存放的,接下来要转为列优先存储,思路:顺序访问内存中的数据,按照
