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 ...
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 ,beta 。 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參數求得的結果是按列排列,做成C形式的矩陣應該還需要轉置一下,並且后面跟的參數也不太一樣,這個參數我就沒再嘗試了。 ...
2018-08-12 16:47 0 1751 推薦指數:
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 ...
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4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 ...
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 ...
CPU 矩陣乘法 能相乘的兩個矩陣,必須滿足一個矩陣的行數和第二個矩陣的列數相同. A(N*P) * B(P*M) = C(N*M). 其中P是行數,N是列數, 從寬高的角度來說,即 A的寬度和B的高度是相同的.C矩陣 = ha * wb. 其中C(i,j) = A矩陣中的i行和B矩陣 ...
矩陣乘法是最常見的操作,現代神經網絡的基礎便是矩陣乘法。 一個N*M的矩陣,乘以一個M*P的矩陣,得到N*P的矩陣,矩陣乘法即為將每一行與被乘矩陣對應列進行乘加,最后將所有結果進行匯總。 CPU版本 根據以上矩陣乘法的描述,便可以很快地實現矩陣乘法,三層循環,最內層循環做向量的乘加,最外 ...
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 ...
g++ testblas.c++ -lopenblas -o testout g++ testblas.c++ -lopenblas_piledriverp-r0.2.9 ...
作者:馬駿 | 曠視 MegEngine 架構師 前言 單精度矩陣乘法(SGEMM)幾乎是每一位學習 CUDA 的同學繞不開的案例,這個經典的計算密集型案例可以很好地展示 GPU 編程中常用的優化技巧,而能否寫出高效率的 SGEMM Kernel,也是反映一位 CUDA 程序員 ...