用CUDA求解矩阵的逆,有多种方法,也可以自己编写内核函数去实现,我查阅CSDN上用 cublas求解矩阵逆的方法,但是作者写的比较繁琐,其他观看学习的人会觉得比难懂。所以我 决定自己写一个。我采用的是LU分解法,cublas提供了相应的函数。代码 ...
这里矩阵C A B,原始文档给的公式是C alpha A B beta C,所以这里alpha ,beta 。 主要使用cublasSgemm这个函数,这个函数的第二个参数有三种类型,这里CUBLAS OP N求出来矩阵结果是按行排列,所以不需要转置了。 如果用CUBLAS OP T参数求得的结果是按列排列,做成C形式的矩阵应该还需要转置一下,并且后面跟的参数也不太一样,这个参数我就没再尝试了。 ...
2018-08-12 16:47 0 1751 推荐指数:
用CUDA求解矩阵的逆,有多种方法,也可以自己编写内核函数去实现,我查阅CSDN上用 cublas求解矩阵逆的方法,但是作者写的比较繁琐,其他观看学习的人会觉得比难懂。所以我 决定自己写一个。我采用的是LU分解法,cublas提供了相应的函数。代码 ...
关于cuBLAS库中矩阵乘法相关的函数及其输入输出进行详细讨论。 ▶ 涨姿势: ● cuBLAS中能用于运算矩阵乘法的函数有4个,分别是 cublasSgemm(单精度实数)、cublasDgemm(双精度实数)、cublasCgemm(单精度复数)、cublasZgemm(双精度复数 ...
前言 编写 CUDA 程序真心不是个简单的事儿,调试也不方便,很费时。那么有没有一些现成的 CUDA 库来调用呢? 答案是有的,如 CUBLAS 就是 CUDA 专门用来解决线性代数运算的库。 本文将大致介绍如何使用 CUBLAS 库,同时演示一个使用 CUBLAS 库进行矩阵 ...
CPU 矩阵乘法 能相乘的两个矩阵,必须满足一个矩阵的行数和第二个矩阵的列数相同. A(N*P) * B(P*M) = C(N*M). 其中P是行数,N是列数, 从宽高的角度来说,即 A的宽度和B的高度是相同的.C矩阵 = ha * wb. 其中C(i,j) = A矩阵中的i行和B矩阵 ...
矩阵乘法是最常见的操作,现代神经网络的基础便是矩阵乘法。 一个N*M的矩阵,乘以一个M*P的矩阵,得到N*P的矩阵,矩阵乘法即为将每一行与被乘矩阵对应列进行乘加,最后将所有结果进行汇总。 CPU版本 根据以上矩阵乘法的描述,便可以很快地实现矩阵乘法,三层循环,最内层循环做向量的乘加,最外 ...
神经网络中有大量的矩阵乘法运算,使用cuda来进行矩阵的乘法运算,可以大大提高神经网络的训练速度,于是学着使用cuda,由于NVIDIA已经提供了非常好的矩阵运算库cublas,所以应该是学着使用cublas,在使用中遇到了一些问题,记录一下,方便以后的查询。 cublas中执行矩阵乘法运算 ...
g++ testblas.c++ -lopenblas -o testout g++ testblas.c++ -lopenblas_piledriverp-r0.2.9 ...
作者:马骏 | 旷视 MegEngine 架构师 前言 单精度矩阵乘法(SGEMM)几乎是每一位学习 CUDA 的同学绕不开的案例,这个经典的计算密集型案例可以很好地展示 GPU 编程中常用的优化技巧,而能否写出高效率的 SGEMM Kernel,也是反映一位 CUDA 程序员 ...