NVIDIA cuSPARSE 提供了在 GPU 上进行高性能稀疏矩阵运算的能力,能够加速矩阵向量乘法、矩阵矩阵乘法和稀疏线性系统求解等操作。通过 CuPy 库,Python 用户可以方便地利用 cuSPARSE 的功能,从而在科学计算、工程模拟和机器学习等领域显著提升计算效率。通过示例代码,我们展示了如何在 Python 和 PyTorch 环境中使
cuRAND GPU 加速的随机数生成 (RNG) 了解详情 cuSOLVER GPU 加速的密集和稀疏直接求解器 了解详情 cuSPARSE GPU 加速的稀疏矩阵 BLAS 了解详情 cuTENSOR GPU 加速的张量线性代数库 了解详情 AmgX GPU 加速的用于模拟和隐式非结构化方法的线性求解器 了解详情 并行...
Conjugate Gradient Solver, demonstrating the use of CUBLAS and CUSPARSE in the same application Function Pointers, a sample that shows how to use function pointers to implement the Sobel Edge Detection filter for 8-bit monochrome images Interval Computing, demonstrating the use of interval arithmetic ...
2014年我在清华高性能所做本科毕业设计,题目是用GPU加速共轭梯度法(PCG)求解系数矩阵为稀疏矩阵的线性方程组,那时候需要用cuSPARSE函数开始接触CUDA。2014年我博士第一个独立负责的横向项目是为一种用在石油物探领域的叫ETE的创新性的有限差分方法做GPU版本开发,它被用在中石油东方物探研究所的国产地震成像软件GeoEast...
cuSPARSE ▷1. Introduction ▷2. Using the cuSPARSE API ▷3. cuSPARSE Indexing and Data Formats ▷4. cuSPARSE Types Reference ▷5. cuSPARSE Helper Function Reference ▷6. cuSPARSE Level 1 Function Reference ▷7. cuSPARSE Level 2 Function Reference ▷8. cuSPARSE Level 3 Fu...
NVIDIA cuSPARSELt is a high-performance CUDA library dedicated to general matrix-matrix operations in which at least one operand is a sparse matrix:where refers to in-place operations such as transpose/non-transpose, and are scalars or vectors....
cuSPARSE是用于稀疏矩阵的GPU加速线性代数例程库。cuSPARSE支持FP16的多个例程存储(cusparseXtcsrmv(),cusparseCsrsv_analysisEx(),cusparseCsrsv_solveEx(),cusparseScsr2cscEx()和cusparseCsrilu0Ex())。正在研究cuSPARSE的FP16计算。 在CUDA代码中使用混合精度 ...
例如,CUDA的常用高性能函数库包括用于线性计算的cuBLAS和CUTLASS,用于稀疏矩阵计算的cuSPARSE,用于傅立叶变幻的cuFFT,用于数值求解的cuSOLVER等。这些函数库的发展至今已经历经了十余年的努力,其优化几乎已经做到了极致。另外,人工智能社区也有大量基于CUDA开发的代码库,例如Pytorch的默认后端就是CUDA。
· cuSPARSE:针对稀疏矩阵的线性代数库。 · cuFFT:快速傅里叶变换库,用于执行高效的FFT(快速傅里叶变换)操作。 · cuRAND:随机数生成库,允许开发者在GPU上生成随机数。 这些库为开发者提供了丰富的计算资源,使他们能够更高效地开发GPU加速的应用程序。
2.4.1. cuSPARSE:版本 12.4 新功能 添加了稀疏矩阵向量乘法的预处理步骤cusparseSpMV_preprocess()。 添加了对混合实数和复数类型的支持cusparseSpMM()。 添加了一个新的 API,cusparseSpSM_updateMatrix()用于在 的分析和求解阶段之间更新稀疏矩阵cusparseSpSM()。