Question

感谢@hubs，当调用cublasSgemv时应注意到CUBLAS_OP_T也是转置向量。 / *我正在学习cuda和cublas一个月，我想测试cublas的性能以供进一步使用。但是在使用cublasSgemv的矩阵向量乘法中，答案是错误的。我在行主要中初始化矩阵A和向量x。我使用cudaMemcpy将它们发送到设备，并调用函数cublasSgemv，因为A是行主要的，我使用参数CUBLAS_OP_T转置它。* /

 //the row is 50,and col is 10, A[i]=i;x[i]=1; And A matrix is row major.
 //the answer I get is 45,545,.....4545,0,0,0,0,0,0,0,0,........0

int main(){
int row=50;
int col=10;
int N=row*col;
float*A=new float[N];
float* y_gpu=new float[50]; 
for (int i=0;i<N;i++)
{
    A[i]=(float)i;
}
float* x=new float[10];
for (int i=0;i<10;i++)
{
    x[i]=1;
}
GpuVec(A,x,y_gpu,row,col);  //call the function 
    for(int i=0;i<50;i++){
    cout<<" "<<y_gpu[i]<<endl;  //
} 

return 0;

}

int GpuVec(const float* A,const float* x, float* y,const int row,const int col){
cudaError_t cudastat;
cublasStatus_t stat;
int size=row*col;
cublasHandle_t handle;
float* d_A;  //device matrix
float* d_x;  //device vector
float* d_y;  //device result
cudastat=cudaMalloc((void**)&d_A,size*sizeof(float)); 
cudastat=cudaMalloc((void**)&d_x,col*sizeof(float));
cudastat=cudaMalloc((void**)&d_y,row*sizeof(float));// when I copy y to d_y ,can I cout d_y?

cudaMemcpy(d_A,A,sizeof(float)*size,cudaMemcpyHostToDevice);  //copy A to device d_A
cudaMemcpy(d_x,x,sizeof(float)*col,cudaMemcpyHostToDevice);   //copy x to device d_x
float alf=1.0;
float beta=0;
    stat=cublasCreate(&handle);
stat=cublasSgemv(handle,CUBLAS_OP_T,col,row,&alf,d_A,col,d_x,1,&beta,d_y,1);//swap col and row
cudaMemcpy(y,d_y,sizeof(float)*row,cudaMemcpyDeviceToHost); // copy device result to host 
cudaFree(d_A);
cudaFree(d_x);
cudaFree(d_y);
cublasDestroy(handle);
return 0;

}

Answer 1

要使用以cublas中的行主要顺序存储的二维数组（使用列主要顺序），您可以通过这种方式调用gemv。

stat = cublasSgemv(handle, CUBLAS_OP_T, col, row, &alf, d_A, col, d_x, 1, &beta, d_y, 1);

您还必须在调用中交换m（行）和n（列）来执行y = A * x，但它允许您在不转置原始数组的情况下使用cublas调用。

cublas函数调用cublasSgemv

1 个答案: