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Wolfram言語 ＆ システムドキュメントセンター

CUDADot[cuvec1,cuvec2]

CUDAベクトル cuvec1と cuvec2のドット積を与える．

CUDADot[cumat,cuvec]

CUDA行列 cumat とCUDAベクトル cuvecの行列-ベクトル積を与える．

CUDADot[cumat,cuspvec]

CUDA行列 cumat とCUDA疎ベクトル cuspvecも行列-ベクトル積を与える．

CUDADot[cumat1, cumat2]

CUDA行列 cumat1 と cumat2の行列-行列積を与える．

CUDADot[cuspmat1, cuspmat2]

CUDA疎行列 cuspmat1 と cuspmat2の行列-行列積を与える．

CUDADot[cuspmat, cumat]

CUDA疎行列 cuspmat とCUDA行列 cumatの行列-行列積を与える．

CUDADot[vec1,vec2]

vec1 と vec2のドット積を与える．

CUDADot[mat,vec]

mat と vecの行列-ベクトル積を与える．

CUDADot[mat1, mat2]

gives the matrix-matrix product of mat1 と mat2の行列-行列積を与える．

詳細とオプション
Details and Options Details and Options
例題  
例  
スコープ  
関連項目
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CUDALink`
CUDALink`

CUDADot

CUDADot[cuvec1,cuvec2]

CUDAベクトル cuvec1と cuvec2のドット積を与える．

CUDADot[cumat,cuvec]

CUDA行列 cumat とCUDAベクトル cuvecの行列-ベクトル積を与える．

CUDADot[cumat,cuspvec]

CUDA行列 cumat とCUDA疎ベクトル cuspvecも行列-ベクトル積を与える．

CUDADot[cumat1, cumat2]

CUDA行列 cumat1 と cumat2の行列-行列積を与える．

CUDADot[cuspmat1, cuspmat2]

CUDA疎行列 cuspmat1 と cuspmat2の行列-行列積を与える．

CUDADot[cuspmat, cumat]

CUDA疎行列 cuspmat とCUDA行列 cumatの行列-行列積を与える．

CUDADot[vec1,vec2]

vec1 と vec2のドット積を与える．

CUDADot[mat,vec]

mat と vecの行列-ベクトル積を与える．

CUDADot[mat1, mat2]

gives the matrix-matrix product of mat1 と mat2の行列-行列積を与える．

詳細とオプション

  • CUDALink パッケージがNeeds["CUDALink`"]でロードされていなければならない．
  • CUDADotは，"Real64"，"ComplexReal64"，"Real32" ，"ComplexReal32"の型のCUDA行列とCUDAベクトルに対して使える．
  • CUDADotは"Float"，"Double"，…等の一般的な型に対してのみ使える．
  • CUDADotは"Float[2]"，"Integer32[2]"，…等の定数ベクトル構造体型に対しては使えない．

例題

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例  (7)

まず CUDALink アプリケーションをロードする：

Wolfram Language code: Needs["CUDALink`"]

ドット積を求める：

Wolfram Language code: cuvec = CUDAVector[Range[10], "Real64"];
Wolfram Language code: CUDADot[cuvec, cuvec]

行列-ベクトル積を求める：

Wolfram Language code: cumat = CUDAMatrix[Table[i, {i, 10}, {j, 10}], "Real64"]; cuvec = CUDAVector[Range[10], "Real64"]; res = CUDADot[cumat, cuvec];

CUDAVectorの中身を見る：

Wolfram Language code: Normal[Normal[res]]//MatrixForm

CUDA行列とCUDA疎ベクトルを掛ける：

Wolfram Language code: cuspvec = CUDASparseVector[SparseArray[Table[{2 ^ i} -> 1., {i, 12}]]];
Wolfram Language code: cumat = CUDAMatrix[ConstantArray[1, {5, 2 ^ 12}], "Real64"];
Wolfram Language code: res = CUDADot[cumat, cuspvec]

CUDAVectorの中身を見る：

Wolfram Language code: Normal[Normal[res]]

2つのCUDA行列を掛けると，結果はCUDA行列になる：

Wolfram Language code: A = CUDAMatrix[RandomReal[1, {3, 3}]]; B = CUDAMatrix[RandomReal[1, {3, 3}]];
Wolfram Language code: res = CUDADot[A, B]

CUDAMatrixの中身を見る：

Wolfram Language code: Normal[Normal[res]]//MatrixForm

2つのCUDA疎行列を掛けると，結果はCUDA疎行列になる：

Wolfram Language code: sm = CUDASparseMatrix[SparseArray[Table[{2 ^ i, 2 ^ i} -> 2, {i, 4}]], "Real32"];
Wolfram Language code: res = CUDADot[sm, sm]

CUDASparseMatrixの中身を見る：

Wolfram Language code: Normal[Normal[res]]//MatrixForm

CUDA疎行列にCUDA行列を掛けると，結果はCUDA行列になる：

Wolfram Language code: cuspmat = CUDASparseMatrix[SparseArray[{{1, 1} -> 1., {2, 2} -> 2., {3, 3} -> 3., {4, 4} -> 4.}]];
Wolfram Language code: cumat = CUDAMatrix[ConstantArray[1, {4, 3}], "Real64"]
Wolfram Language code: res = CUDADot[cuspmat, cumat]

CUDAMatrixの中身を見る：

Wolfram Language code: MatrixForm[Normal[Normal[res]]]

スコープ  (3)

大きなベクトルの場合は，GPUで演算すると速くなる可能性がある：

"Real64"型の大きなCUDAベクトルを生成する：

Wolfram Language code: Needs["CUDALink`"]
Wolfram Language code: data = RandomReal[1, {2 ^ 25}]; cudavector = CUDAVector[data, "Real64"];

GPU上でドット積を計算し，時間を計る：

Wolfram Language code: gpuRes = RepeatedTiming[CUDADot[cudavector, cudavector]]

CPU上でドット積を計算し，時間を計る：

Wolfram Language code: cpuRes = RepeatedTiming[Dot[data, data]]

GPUでのドット積の計算のほうが速い：

Wolfram Language code: First[cpuRes] / First[gpuRes]

"Real32"型のCUDAベクトルを使うとさらに改良される：

Wolfram Language code: cudavector32 = CUDAVector[data, "Real32"];
Wolfram Language code: gpuRes32 = RepeatedTiming[CUDADot[cudavector32, cudavector32]]

GPUで"Real32"型のCUDAベクトルのドット積を計算するとさらに早くなる：

Wolfram Language code: First[cpuRes] / First[gpuRes32]

CUDADotはリスト形式のベクトルでも使える：

Wolfram Language code: CUDADot[{1., 2., 3.}, {1., 2., 3.}]

CUDADotはCUDAMemoryをサポートする：

Wolfram Language code: A = CUDAMemoryLoad[RandomReal[1, {3, 3}]]; B = CUDAMemoryLoad[RandomReal[1, {3, 3}]];

この2つの掛け算をメモリに入れる：

Wolfram Language code: res = CUDADot[A, B]

CUDAMemoryGetを使うと，メモリが回復できる：

Wolfram Language code: CUDAMemoryGet[res]//MatrixForm

CUDAMemoryUnloadでメモリを解放しなければならない：

Wolfram Language code: CUDAMemoryUnload[A, B]
Wolfram Research (2010), CUDADot, Wolfram言語関数， https://reference.wolfram.com/language/CUDALink/ref/CUDADot.html.

テキスト

Wolfram Research (2010), CUDADot, Wolfram言語関数， https://reference.wolfram.com/language/CUDALink/ref/CUDADot.html.

CMS

Wolfram Language. 2010. "CUDADot." Wolfram Language & System Documentation Center. Wolfram Research. https://reference.wolfram.com/language/CUDALink/ref/CUDADot.html.

APA

Wolfram Language. (2010). CUDADot. Wolfram Language & System Documentation Center. Retrieved from https://reference.wolfram.com/language/CUDALink/ref/CUDADot.html

BibTeX

@misc{reference.wolfram_2026_cudadot, author="Wolfram Research", title="{CUDADot}", year="2010", howpublished="\url{https://reference.wolfram.com/language/CUDALink/ref/CUDADot.html}", note=[Accessed: 04-September-2026]}

BibLaTeX

@online{reference.wolfram_2026_cudadot, organization={Wolfram Research}, title={CUDADot}, year={2010}, url={https://reference.wolfram.com/language/CUDALink/ref/CUDADot.html}, note=[Accessed: 04-September-2026]}