本篇主要讲述一下矩阵乘法运算,先以cuBLAS提供的API为例, cublasSgemm。 二、背景知识 在真正实现的是,二维数组,也是通过一维数组实现的,如下形式: 在C++和Python版本中,对于矩阵,是按行取存,而CUDA是是按例存取,如下图: 三、函数API解释 cublasHandle_t handle //调用 cuBLAS 库时的句柄 cublasOperation_t ...
这个API提供的是多个batch的矩阵相乘,官方文档: cublasSgemmBatched。 二、函数API解释 计算公式 C[i]=αop(A[i])op(B[i])+βC[i], for i ∈[0,batchCount−1] 参数说明 Param.MemoryIn/outMeaning handle input handle to the cuBLAS library context. transa input operation op(A[i]) that is...
3. 调用 CUBLAS 库函数 ( 根据 CUBLAS 手册调用需要的函数 ) 从显存中获取结果变量。( cudaMemcpy,cublasGetVector 等函数实现 ) 释放申请的显存空间以及 CUBLAS 库对象。( cudaFree 及 cublasDestroy 函数实现 ) 代码示例 如下程序使用 CUBLAS 库进行矩阵乘法运算,请仔细阅读注释,尤其是 API 的参数说明: 1 //...
cuBLAS是NVIDIA的CUDA库的一部分,它提供了高性能的线性代数运算。确保cuBLAS库已正确安装,并且你的应用程序能够链接到它。 你可以通过运行一些简单的cuBLAS测试程序来验证cuBLAS库是否可用。 验证cublassgemm函数调用的参数是否正确: cublassgemm是cuBLAS库中的一个函数,用于执行通用矩阵乘法(GEMM)。你需要确保传递给该函...
C主机代码调用cublasSgemm的结果不正确。 解答: cublasSgemm是NVIDIA CUDA提供的一个用于在GPU上执行矩阵乘法的函数。如果在调用cublasSgemm时得到了不正确的结果,可能有以下几个原因: 输入参数错误:在调用cublasSgemm时,需要正确设置输入参数,包括矩阵的维度、矩阵的存储顺序、矩阵的数据类型等。请确保这些参数的设置是正...
cublasSgemm函数的使用笔记 实际的运算为C^T=alpha*B^T*A^T+beta*C^T 由于C^T的存储也是按列的,所以计算结果取出来刚好等于 C,可以省去转置的步骤。 注: maxtrix_size.uiWB 表示,B^T 的行数、C^T的行数 maxtrix_size.uiHA 表示,A^T 的列数...
cublasSgemm函数的使用笔记 简介:cublasSgemm函数的使用笔记 实际的运算为C^T=alpha*B^T*A^T+beta*C^T 由于C^T的存储也是按列的,所以计算结果取出来刚好等于 C,可以省去转置的步骤。 注: maxtrix_size.uiWB 表示,B^T 的行数、C^T的行数 maxtrix_size.uiHA 表示,A^T 的列数...
最近开始学习CUDA，选择单精度矩阵乘法作为入门练习，从最基础的SGEMM内核开始，逐步优化至接近cublas的性能水平。在笔记本（GTX1060 Mobile 6GB）测试中，初版SGEMM内核性能低至200 GFLOPS，优化版SGEMM V4性能最高可达3900 GFLOPS，基本与cublas相匹配。代码已上传至github。学习过程中，参考了CUDA矩阵乘法终极...
p.s:貌似只有CUBLAS/Matlab中的矩阵是列优先,Eigen默认使用列优先存储,可以指定存储方式。 二. cublasSgemm的使用 在做人脸相似度比对时,需要求解人脸特征与注册人脸特征的余弦相似度。当注册人连库的规模达到百万千万的规模是该过程是很耗时的,我们可以采用GPU进行优化计算。优化策略如下: ...
最近开始入门CUDA,初步了解GPU的工作原理后,选择了单精度矩阵乘法作为练习的kernal,尝试从最简单的SGEMM kernal开始,逐步优化到cublas的性能水平。 下面的两张图是在自己的笔记本上(古老的GTX1060 Mobile 6GB,我也想要A100啊啊啊)的测试结果,naive SGEMM kernal性能非常低,在200 GFLOPS左右,而最终优化版本SGEMM V4最高...