高性能矩阵乘法

CUTLASS 是由 NVIDIA 开发的 CUDA C++ 模板库，专注于实现高性能的矩阵乘法 (GEMM) 和相关计算。它通过模块化的 C++ 模板类，为 CUDA 环境下的各种规模的计算提供了灵活且可重用的组件。CUTLASS 采用分层分解和数据移动策略，类似于 cuBLAS 和 cuDNN 的实现方式。最新版本 3.8 带来了对 NVIDIA Blackwell SM100 架构的全面支持，并引入了多项性能优化和新特性。CUTLASS 支持多种数据类型和精度，包括 FP64、FP32、TF32、FP16、BF16、8b 浮点类型、块缩放数据类型和窄整数类型等。它还通过隐式 GEMM 算法实现高性能卷积，并针对 NVIDIA 的 Tensor Core 进行了优化。

matmul.c是一个针对现代x86处理器优化的高性能矩阵乘法C语言实现库。它支持AVX和FMA指令集，并通过OpenMP实现高效并行化，提供简洁、可移植、可扩展的C代码。在特定配置下，其性能甚至超越NumPy，适用于科学计算、工程应用及矩阵乘法基准测试等场景。