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 ...
See More Tools Domains with CUDA-Accelerated Applications CUDA accelerates applications across a wide range of domains from image processing, to deep learning, numerical analytics and computational science. More Applications Get Started with CUDA
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...
CUDA是 NVIDIA 提供的一套并行计算平台和编程模型,用于加速 GPU 的计算性能。最近,CUDA 12.8 更新中对 cuBLAS 库进行了重要的优化和功能扩展,尤其是针对 Blackwell GPU 架构的性能提升。本文将详细介绍此更新中的新功能及解决的问题。 cuBLAS 库:12.8 更新 1 ...
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) ...
可以看出对于大型矩阵运算CUBLAS的运算性能要优于MATLAB,但对于小型矩阵CUBLAS的运算性能则不如MATLAB,且都接近于300ms,考虑GPU计算时存在从CPU拷贝数据到GPU,而这一步在GPU做矩阵运算中是较为费时的,只有当矩阵维度很大时这部分的时间才会被矩阵运算时间所抵消,因此可以看出CUBLAS库做大型矩阵运算的强大之处。
CUDA --- CUDA库简介 CUDA Libraries简介 上图是CUDA 库的位置,本文简要介绍cuSPARSE、cuBLAS、cuFFT和cuRAND,之后会介绍OpenACC。 cuSPARSE线性代数库,主要针对稀疏矩阵之类的。 cuBLAS是CUDA标准的线代库,不过没有专门针对稀疏矩阵的操作。 cuFFT傅里叶变换 ...
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...
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...