這里矩陣C=A*B,原始文檔給的公式是C=alpha*A*B+beta*C,所以這里alpha=1,beta=0。 主要使用cublasSgemm這個函數,這個函數的第二個參數有三種類型,這里CUBLAS_OP_N求出來矩陣結果是按行排列,所以不需要轉置了。 如果用CUBLAS_OP_T參數 ...
關於cuBLAS庫中矩陣乘法相關的函數及其輸入輸出進行詳細討論。 漲姿勢: cuBLAS中能用於運算矩陣乘法的函數有 個,分別是 cublasSgemm 單精度實數 cublasDgemm 雙精度實數 cublasCgemm 單精度復數 cublasZgemm 雙精度復數 ,它們的定義 在 cublas v .h 和 cublas api.h 中 如下。 四個函數形式相似,均輸入了 個參數。該函數 ...
2017-10-31 22:33 0 4134 推薦指數:
這里矩陣C=A*B,原始文檔給的公式是C=alpha*A*B+beta*C,所以這里alpha=1,beta=0。 主要使用cublasSgemm這個函數,這個函數的第二個參數有三種類型,這里CUBLAS_OP_N求出來矩陣結果是按行排列,所以不需要轉置了。 如果用CUBLAS_OP_T參數 ...
神經網絡中有大量的矩陣乘法運算,使用cuda來進行矩陣的乘法運算,可以大大提高神經網絡的訓練速度,於是學着使用cuda,由於NVIDIA已經提供了非常好的矩陣運算庫cublas,所以應該是學着使用cublas,在使用中遇到了一些問題,記錄一下,方便以后的查詢。 cublas中執行矩陣乘法運算 ...
前言 編寫 CUDA 程序真心不是個簡單的事兒,調試也不方便,很費時。那么有沒有一些現成的 CUDA 庫來調用呢? 答案是有的,如 CUBLAS 就是 CUDA 專門用來解決線性代數運算的庫。 本文將大致介紹如何使用 CUBLAS 庫,同時演示一個使用 CUBLAS 庫進行矩陣 ...
1. 二維矩陣乘法 , 其中 , , 輸出 的維度是。該函數一般只用來計算兩個二維矩陣的矩陣乘法,而且不支持broadcast操作。 2. 三維帶Batch矩陣乘法 由於神經網絡訓練一般采用mini-batch,經常輸入的是三維帶batch矩陣,所以提供 ,其中 , , 輸出 ...
我們知道在處理數據的時候,使用矩陣間的運算將會是方便直觀的。matlab有先天的優勢,算矩陣是它的專長。當然我們用python,經常要用到的可能是numpy這個強大的庫。 矩陣有兩種乘法,點乘和對應項相乘(element-wise product)。在numpy中應該怎么實現呢,看看 ...
用CUDA求解矩陣的逆,有多種方法,也可以自己編寫內核函數去實現,我查閱CSDN上用 cublas求解矩陣逆的方法,但是作者寫的比較繁瑣,其他觀看學習的人會覺得比難懂。所以我 決定自己寫一個。我采用的是LU分解法,cublas提供了相應的函數。代碼 ...
前言 編寫 CUDA 程序真心不是個簡單的事兒,調試也不方便,很費時。那么有沒有一些現成的 CUDA 庫來調用呢? 答案是有的,如 CUBLAS 就是 CUDA 專門用來解決線性代數運算的庫。 本文將大致介紹如何使用 CUBLAS 庫,同時演示一個使用 CUBLAS 庫進行矩陣 ...
試題 基礎練習 矩陣乘法 資源限制 時間限制:1.0s 內存限制:512.0MB 問題描述 ...