Question

我尝试使用自定义函数计算大距离矩阵。为了加速这个计算，我试图将所有计算放在GPU上。我执行的计算的一部分会遇到错误，可以按如下方式重现：

require('gpuR')
a=gpuVector(c(5,4,3,6,7),type='integer')
d=a/2
Error in gpuVecScalarDiv(e1, e2, 0) : integer not currently implemented

有没有人有解决方法呢？

Answer 1

这是一个应该表明可能的解决方案的例子目前尚未实现两个整数向量的乘积：

library(gpuR)
A <- seq.int(from=0, to=999)
B <- seq.int(from=1000, to=1)
gpuA <- gpuVector(A)
gpuB <- gpuVector(B)   
gpuC <- gpuA %*% gpuB

gpuVecInnerProd（x，y）出错：当前未实现的整数

但我们可以将A和B从整数转换为数字，内部产品可以在gpuR下很好地运作：

A <- as.numeric(seq.int(from=0, to=999))
B <- as.numeric(seq.int(from=1000, to=1))
gpuA <- gpuVector(A)
gpuB <- gpuVector(B)    
gpuC <- gpuA %*% gpuB

all(A%*%B == gpuC)
[1] TRUE

在你的例子中：

a <- gpuVector(c(5,4,3,6,7)*1.0)
d <- a/2
d[,]
[1] 2.5 2.0 1.5 3.0 3.5

一个有趣的说明。如果我们在A个对象中转换B和gpuMatrix个整数矩阵，我们就不会收到来自gpuA %*% gpuB的错误消息，但结果是错误的：

A <- matrix(seq.int(from=0, to=999),nrow=1)
B <- matrix(seq.int(from=1000, to=1),ncol=1) 
gpuA <- gpuMatrix(A)
gpuB <- gpuMatrix(B)
print(gpuA)

Source: gpuR Matrix [1 x 1,000]
     [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
[1,]    0    1    2    3    4

print(gpuB)

Source: gpuR Matrix [1,000 x 1]
     [,1]
[1,] 1000
[2,]  999
[3,]  998
[4,]  997
[5,]  996

gpuC <- gpuA %*% gpuB
print(gpuA %*% gpuB)

Source: gpuR Matrix [1 x 1]   
     [,1]
[1,]    0

print(A%*%B)

          [,1]
[1,] 166666500

希望这可以帮到你。

使用gpuR进行整数除法

1 个答案: