Question

我决定将我的一个序列码重写为CUDA。代码的很大一部分是反转一个大的三对角矩阵，用于不同的右侧。然后我从cuSparse库中遇到cusparseSgtsv。我得到了一个用于小矩阵的示例代码，但是当矩阵大小超过1024时，只有nan。我是否遗漏了文档中的内容？

以下是示例代码。对于N=1024，代码运行正常。对于N=1025，它一直是nan。

#include<iostream>                                                                                                                              
#include<cuda_runtime.h>                                                                                                                        
#include<cusparse_v2.h>                                                                                                                         

using namespace std;

__global__ void assignMat(float *a,float *b,float *c,float *r)
{                                                             
    int tid=threadIdx.x+blockDim.x*blockIdx.x;            

    a[tid]=0;
    b[tid]=1;
    c[tid]=0;
    r[tid]=tid;
}

int main()
{
    float *d_a,*d_b,*d_c,*d_r;
    float *h_r;
    int N=1025;
    cusparseStatus_t status;
    cusparseHandle_t handle=0;

    status=cusparseCreate(&handle);

    h_r=(float *)malloc(N*sizeof(float));
    cudaMalloc((void **)&d_a,N*sizeof(float));
    cudaMalloc((void **)&d_b,N*sizeof(float));
    cudaMalloc((void **)&d_c,N*sizeof(float));
    cudaMalloc((void **)&d_r,N*sizeof(float));

    assignMat<<<1,N>>>(d_a,d_b,d_c,d_r);
    status=cusparseSgtsv(handle,N,1,d_a,d_b,d_c,d_r,N);
    if (status != CUSPARSE_STATUS_SUCCESS)
    {
            cout << status << endl;
    }
    else
    {
            cudaMemcpy(h_r,d_r,N*sizeof(float),cudaMemcpyDeviceToHost);
            for (int i=0;i<N;i++)
                    cout << i << " " << h_r[i] << endl;
    }

    free(h_r);
    cudaFree(d_a);cudaFree(d_b);cudaFree(d_c);cudaFree(d_r);
}

Answer 1

我是否遗漏了文档中的内容？

不在cuSparse文档中，没有。

但是，每个块的线程数有一个硬限制，因此一旦N＆gt;您的assignMat内核停止工作1024.您可以阅读有关如何选择合法内核启动参数here的信息。如果您的代码包含error checking或者您使用cuda-memcheck运行程序，那么您可能已经能够在运行时自己检测到该问题。

cuSparse三角解算器的限制？

1 个答案: