基于cuda的矩阵乘法，使用block分块法。
基于Intel MKL的矩阵乘法
基于cublas的矩阵乘法
基于CPU实现的最基础的矩阵乘法
使用Block分块法基于cuda实现，与MKL和cublas对比性能
实现了一个矩阵乘法的CUDA内核，采用了分块策略和共享内存来优化性能。每个线程块负责计算一个小的子矩阵的乘法，通过共享内存减少了全局内存的访问，从而提高了性能。为了在多个线程之间共享数据，我们定义了两个共享内存数组 sa和 sb，分别用于存储矩阵 A 和 B 的片段。
定义变量 btemp 用于临时存储矩阵 B 中某一行的数据。在计算 Cres 数组时，需要将 btemp 与 sa 中对应行的数据相乘，然后将结果累加到 Cres 数组的对应位置。这里的 btemp 是一个临时变量，仅在当前内循环中使用，用于存储 B 中某一行的数据，以便在计算过程中能够快速地访问和处理。在计算完一个内循环之后，btemp 的值会被更新，以存储下一行的数据。
使用 syncthreads 同步：在每次迭代之后，使用__syncthreads() 函数来同步所有线程的计算结果。这确保了在接下来的计算中，所有线程都使用相同的共享内存值。
子矩阵的规模为44。线程块大小设定为3232。计算权重设为1，偏置设为0。
计算相同场景下，不同内核GEMM的计算效率。
控制K值不变，调整M、N的大小，比较相同场景下各方案的运行效率。其中：
option_basic为基础计算策略;
option_1为保证了计算正确率的分块方案，运行效率低于基础策略，原因是过多的边界判断条件使得GPU分块处理困难，已舍弃；
option_2为4*4分块策略；
option_cublas为使用官方cublas库的计算策略。
曲线越接近x轴，同场景下运行效率越高。
可以发现，4*4分块策略与cublas在矩阵规模达到500~600时，计算效率逼近cublas，但在矩阵规模较大时，与cublas的差距逐渐增大。