cublasSsymm: 对称矩阵乘法。 cublasSsyrk: 对称矩阵秩 k 更新。 cublasSsyr2k: 对称矩阵秩 2k 更新。 其他常用函数 还有一些用于初始化和清理的函数: cublasCreate: 创建 cuBLAS 上下文。 cublasDestroy: 销毁 cuBLAS 上下文。 cublasGetVersion: 获取 cuBLAS 库版本。 这些函数支持不同的数据类型,包括单精度浮点 ...
1.cuBLAS简介:CUDA基本线性代数子程序库(CUDA Basic Linear Algebra Subroutine library) cuBLAS库用于进行矩阵运算,它包含两套API,一个是常用到的cuBLAS API,需要用户自己分配GPU内存空间,按照规定格式填入数据,;还有一套CUBLASXT API,可以分配数据在CPU端,然后调用函数,它会自动管理内存、执行计算。既然都用cuda了,其...
cuBLAS是CUDA中专门用来解决线性代数运算的库,其中的通用矩阵乘法接口是这样的: cublasStatus_tcublasSgemm(cublasHandle_thandle,cublasOperation_ttransa,cublasOperation_ttransb,intm,intn,intk,constfloat*alpha,constfloat*A,intlda,constfloat*B,intldb,constfloat*beta,float*C,intldc); 用于计算C=αop(A)o...
我们可定希望全部的库的操作运行在一个特别的CUDA stream,虽然不同的库使用不同函数名字。可是大多数都会规定全部的库操作以一定的stream发生(比方cuSPARSE使用cusparseSetSStream、cuBLAS使用cublasSetStream、cuFFT使用cufftSetStream)。 stream的信息就会保存在这个handle中。 Stage2:Allocating Device Memory 本文所讲的库...
CUBLAS 是 CUDA 专门用来解决线性代数运算的库,它分为三个级别: Lev1. 向量相乘 Lev2. 矩阵乘向量 Lev3. 矩阵乘矩阵 同时该库还包含状态结构和一些功能函数。 CUBLAS 用法 大体分成以下几个步骤: 1. 定义 CUBLAS 库对象 2. 在显存中为待运算的数据以及需要存放结果的变量开辟显存空间。( cudaMalloc 函数实...
cuda是利用Nvidia GPU进行计算,计算的方式,就是利用 cuda 函数库,应该熟悉这些函数库的分类方式和它们之间的关系。 常用的有:随机数生成(curand)、傅里叶变换(cufft)、基本线性代数(cublas)、稀疏矩阵运算(cusparse)、深度神经网络加速(cudnn)、解线性方程(cusolver) ...
开发库是基于CUDA技术所提供的应用开发库。目前CUDA的1.1版提供了两个标准的数学运算库——CUFFT（离散快速傅立叶变换）和CUBLAS（离散基本线性计算）的实现。这两个数学运算库所解决的是典型的大规模的并行计算问题，也是在密集数据计算中非常常见的计算类型。开发人员在开发库的基础上可以快速、方便的建立起自己的...
常用的矩阵运算,在CUDA的库CUBLAS中有现成的API函数。一般而言,它的运算方法比普通的优化运算要快,比如本例中的矩阵乘,可以调用cublasSgemm来运算。cublasSgemm调用非常方便。如下形式: // ... constfloatalpha =1.0f; constfloatbeta =0.0f; cublasHandle_t handle; ...
cuBLAS 实现了单精度矩阵乘的函数cublasSgemm,其主要参数如下: 复制 cublasStatus_t cublasSgemm( cublasHandle_t handle, // 调用 cuBLAS 库时的句柄 cublasOperation_t transa, // A 矩阵是否需要转置 cublasOperation_t transb, // B 矩阵是否需要转置 ...