GPU 优化-用 tensor core实现5G Massive MIMO 64x64

这篇文章会介绍如何在ARM和GPU做一个典型的64（接收天线）x 64 （发射天线）的均衡器(equalization). GPU方面，会比较不用tensor core和用tensor core的优化效果。

接收端 Y (64维向量)， 信道估计系数H(64 x 64), 发送端X（64 维向量），无线噪音N(64维向量)。所以Y = H * X + N。现在，我们在接收端接收到了Y, 同时H和N通过参考信号算出来了， 那么我们要恢复发送端的信息。对H矩阵求逆得到G之后，最终我们会有如下的公式： X = G * Y + N0. 我们把这个乘加叫做均衡。Y的dimension是64 x NumOfElements (通常大小位: 273 x 12 x 14)。G的dimension 是64 x 64, 但是每过1/4/8/12/24元素，矩阵会变化一次。我们考虑每连续4个元素共用一个64 x 64的G矩阵吧。接下来，我们慢慢的去优化这个计算。