在cuBLAS中,cublasIsamin()
给出了单精度数组的argmin。
这是完整的函数声明:cublasStatus_t cublasIsamin(cublasHandle_t handle, int n,
const float *x, int incx, int *result)
cuBLAS程序员指南提供了有关cublasIsamin()
参数的信息:
如果我对result
使用主机(CPU)内存,则cublasIsamin
正常工作。这是一个例子:
void argmin_experiment_hostOutput(){
float h_A[4] = {1, 2, 3, 4}; int N = 4;
float* d_A = 0;
CHECK_CUDART(cudaMalloc((void**)&d_A, N * sizeof(d_A[0])));
CHECK_CUBLAS(cublasSetVector(N, sizeof(h_A[0]), h_A, 1, d_A, 1));
cublasHandle_t handle; CHECK_CUBLAS(cublasCreate(&handle));
int result; //host memory
CHECK_CUBLAS(cublasIsamin(handle, N, d_A, 1, &result));
printf("argmin = %d, min = %f \n", result, h_A[result]);
CHECK_CUBLAS(cublasDestroy(handle));
}
但是,如果我使用设备(GPU)内存result
,那么cublasIsamin
段错误。这是segfaults的一个例子:
void argmin_experiment_deviceOutput(){
float h_A[4] = {1, 2, 3, 4}; int N = 4;
float* d_A = 0;
CHECK_CUDART(cudaMalloc((void**)&d_A, N * sizeof(d_A[0])));
CHECK_CUBLAS(cublasSetVector(N, sizeof(h_A[0]), h_A, 1, d_A, 1));
cublasHandle_t handle; CHECK_CUBLAS(cublasCreate(&handle));
int* d_result = 0;
CHECK_CUDART(cudaMalloc((void**)&d_result, 1 * sizeof(d_result[0]))); //just enough device memory for 1 result
CHECK_CUDART(cudaMemset(d_result, 0, 1 * sizeof(d_result[0])));
CHECK_CUBLAS(cublasIsamin(handle, N, d_A, 1, d_result)); //SEGFAULT!
CHECK_CUBLAS(cublasDestroy(handle));
}
动机:我想在多个流中同时计算几个向量的argmin()。输出到主机内存需要CPU-GPU同步,并且似乎会破坏多内核并发性。所以,我想把argmin输出到设备内存。
答案 0 :(得分:7)
CUBLAS V2 API支持将标量结果写入设备内存。但默认情况下它不支持此功能。根据文档的第2.4节“标量参数”,您需要使用cublasSetPointerMode()
使API知道标量参数指针将驻留在设备内存中。请注意,这也使这些1级BLAS函数异步,因此在尝试访问结果指针之前必须确保GPU已完成内核。
有关完整的工作示例,请参阅this answer。