我是cuda的初学者。我想尝试使用cusolver API解决行主矩阵的svd问题。但我对矩阵A的引导维度感到困惑。
我有一个行主矩阵100x10。（例如，我有100个数据，它位于10维空间中。） 作为CUDA文档，cusolverDnDgesvd函数需要lda参数（矩阵A的前导尺寸）。我的矩阵是行主，所以我给了cusolver gesvd函数10。但功能不起作用。此函数表明我的lda参数错误。 好的，我给了cusolver gesvd函数100。功能正常，但功能（U，S，Vt）的结果似乎是错误的。我的意思是，我无法从U S Vt获得矩阵A.
据我所知，cuSolver API假设所有矩阵都是列专业。 如果我将矩阵更改为column-major，则m小于n（10x100）。但是gesvd功能仅适用于m＆gt; = n。
是的，我遇到了麻烦。我该如何解决这个问题？
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Row-major，col-major和leading维度是与存储相关的概念。矩阵可以存储在任一方案中，同时表示相同的数学矩阵。
要获得正确的结果，您可以使用cublasDgeam()将行主要100x10矩阵更改为col-major 100x10矩阵，这相当于在调用cusolver之前保持存储顺序的矩阵转置。
有许多消息来源谈论存储排序，
https://en.wikipedia.org/wiki/Row-major_order
https://fgiesen.wordpress.com/2012/02/12/row-major-vs-column-major-row-vectors-vs-column-vectors/
https://eigen.tuxfamily.org/dox-devel/group__TopicStorageOrders.html
Confusion between C++ and OpenGL matrix order (row-major vs column-major)
以及领先维度
你应该谷歌他们。