Question

我正在尝试使用ViennaCL库在OpenCL上创建一个简单的矩阵向量产品。

这是我的主要内容：

#include "viennacl/scalar.hpp"
#include "viennacl/vector.hpp"
#include "viennacl/matrix.hpp"
#include "viennacl/linalg/prod.hpp"
#include "viennacl/matrix_proxy.hpp"
#include "viennacl/linalg/lu.hpp"

int main()
{
    viennacl::ocl::set_context_device_type(0, viennacl::ocl::gpu_tag());
    std::vector<viennacl::ocl::device> devices = viennacl::ocl::current_context().devices();
    viennacl::ocl::current_context().switch_device(devices[0]);

    int Nx=10;
    int Ny=10;

    //GPU vectors
    viennacl::matrix<float> vcl_A(Nx,Ny);
    viennacl::vector<float> vcl_b(Ny);
    viennacl::vector<float> vcl_c(Nx);

    //CPU vectors
    std::vector<float> stl_A(Nx*Ny);
    std::vector<float> stl_b(Ny);
    std::vector<float> stl_c(Nx);


    //filling CPU vectors

    for (unsigned int i = 0; i < Nx; ++i)
        for (unsigned int j = 0; j < Ny; ++j)
            stl_A[i*Ny + j] = (float) (rand()%100);

    for (unsigned int i = 0; i < stl_b.size(); ++i)
        stl_b[i] = (float) (rand()%100);


    //copying input data to GPU

    viennacl::fast_copy(&(stl_A[0]),
        &(stl_A[0]) + stl_A.size(),
        vcl_A);

    viennacl::fast_copy(stl_b, vcl_b);


    //launching product c = A*b

    vcl_c = viennacl::linalg::prod(vcl_A, vcl_b);


    //copying output data back to CPU

    viennacl::copy(vcl_c, stl_c);

    viennacl::backend::finish();
}

之后，我的stl_c向量的第一个系数被正确计算，但每9个其他系数为0。当我将维度更改为更高的值时，我在向量的开始处获得了多个右对数，但是对于其他每个系数我仍然得到一堆零。

我猜测我的一些副本是以错误的方式完成的，但也许我的prod操作是有原因的（local / globalsize问题，但我认为ViennaCL负责这一切）

我对自己做错了什么的想法？任何帮助或建议都将非常感激。

（我在VS 2012上运行代码，我的GPU是NVIDIA Geforce gtx 670）

Answer 1

<强> 1。问题：

页面viennacl::matrix中manual-types-matrix的文档声明：

matrix<>的内部存储器缓冲区默认用零填充，以便内部矩阵大小为例如两个人的力量。 在矩阵上使用fast_copy()时，需要正确考虑填充的零。查询internal_size1()和internal_size2()即可。

这意味着viennacl::matrix的元素不是连续的，与用于模拟矩阵的std::vector中的元素相反。因此，这一行不符合您的期望：

viennacl::fast_copy(&(stl_A[0]), &(stl_A[0]) + stl_A.size(), vcl_A);

<强> 2。解决方案：

那么，如何正确地将主机矩阵复制到ViennaCL矩阵？

一种可能性是使用std::vector<std::vector<float>>来表示主机矩阵，然后使用viennacl::copy而不是vienna::fast_copy，并且将为您处理元素的填充。

std::vector<std::vector<float>> stl_A(Ny);

for (unsigned int i = 0; i < Ny; ++i) {
    stl_A[i].resize(Nx);

    for (unsigned int j = 0; j < Nx; ++j)
        stl_A[i][j] = (float)(rand() % 100);
}

viennacl::copy(stl_A, vcl_A);

正如文档中所建议的，另一种可能性是使用viennacl::matrix代替internal_size和Nx来匹配主机矩阵中Ny的内部布局计算元素偏移量（但不迭代它们）时。

std::vector<float> stl_A(vcl_A.internal_size());

for (unsigned int i = 0; i < Ny; ++i)
    for (unsigned int j = 0; j < Nx; ++j)
        stl_A[i*vcl_A.internal_size2() + j] = (float)(rand() % 100);

viennacl::fast_copy(&(stl_A[0]), &(stl_A[0]) + stl_A.size(), vcl_A);

第3。说明：

上面提供的两个代码示例都适用于 row-major 矩阵。对于列主要矩阵，交换循环并改为使用internal_size1()。

ViennaCL：矩阵向量产品失败

1 个答案: