SGEMMGPU内核性能数据集SGEMMGPUKernelPerformanceDataset-meghashyamnaidub
数据来源：互联网公开数据
标签：GPU性能，矩阵乘法，数据集，机器学习，深度学习，计算机科学，硬件优化，算法性能
数据概述：该数据集包含来自不同GPU内核在执行SGEMM（单精度通用矩阵乘法）操作时的性能数据。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2015年到2020年。
地理范围：数据涵盖了全球范围内多个GPU硬件平台。
数据维度：数据集包括GPU型号，内核参数，矩阵维度，执行时间，内存带宽利用率，功耗等变量。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于多个学术研究和GPU基准测试报告，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于GPU性能分析，机器学习模型优化，深度学习框架开发等领域的研究和应用，特别是在算法性能调优和硬件资源管理方面具有重要价值。
数据用途概述：该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于GPU性能分析，矩阵乘法优化等计算机科学研究，如不同GPU型号的性能比较，算法调优策略研究等。
行业应用：可以为GPU制造商，软件开发者提供数据支持，特别是在硬件优化，算法性能测试和系统调优方面。
决策支持：支持硬件选择，算法设计和性能优化，帮助相关领域制定更好的技术方案和技术选型策略。
教育和培训：作为计算机科学和数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解GPU性能分析和算法优化技术。
此数据集特别适合用于探索不同GPU内核在执行SGEMM操作时的性能特征与优化策略，帮助用户实现性能优化，算法调优和资源管理等目标，促进GPU计算技术的发展。
