我之前发布了一个关于CUDA中矩阵向量乘法的问题以及关于编写自己的内核的问题 . 在这之后，我决定使用CUBLAS按照一些用户（感谢@Robert Crovella）的建议来实现我的问题，希望获得更高的性能（我的项目是性能驱动的） .
只是为了澄清：我想将NxN矩阵与1xN向量相乘 .
我一直在看下面粘贴的代码几天，我无法弄清楚为什么乘法会给我一个不正确的结果 . 我担心使用<vector>数组导致问题（这是使用这些数据类型的更大系统的一部分） . 我不是故意将此线程用作调试工具，但我认为这也会对其他试图实现此目的的用户有所帮助，因为我没有在互联网上遇到特别全面的问题来解决我的问题（以及对于我的问题） v2 API） . 提前致谢！
#include <cuda.h>
#include <vector>
#include <iostream>
#include <fstream>
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <cmath>
#include <cublas_v2.h>
#include <time.h>
//#include "timenow.cu"
// error check macros
#define cudaCheckErrors(msg) \
do { \
cudaError_t __err = cudaGetLastError(); \
if (__err != cudaSuccess) { \
fprintf(stderr, "Fatal error: %s (%s at %s:%d)\n", \
msg, cudaGetErrorString(__err), \
__FILE__, __LINE__); \
fprintf(stderr, "*** FAILED - ABORTING\n"); \
exit(1); \
} \
} while (0)
// for CUBLAS V2 API
#define cublasCheckErrors(fn) \
do { \
cublasStatus_t __err = fn; \
if (__err != CUBLAS_STATUS_SUCCESS) { \
fprintf(stderr, "Fatal cublas error: %d (at %s:%d)\n", \
(int)(__err), \
__FILE__, __LINE__); \
fprintf(stderr, "*** FAILED - ABORTING\n"); \
exit(1); \
} \
} while (0)
// random data filler
void fillvector(float *data, int N){
for(int i=0; i<N; i++){
data[i] = float(rand() % 10);
}
}
//printer
void printer(bool printOut, float *data, int N){
if(printOut == true){
for(int i=0; i<N; i++){
printf("%2.1f ", data[i]);
}
printf("\n");
}
}
/////////////////////////////////////////////////////////////////////
/////////////////////////////////////////////////////////////////////
int main(){
bool printOut = true;
int N;
std::cout << "Enter N: " ;
std::cin >> N;
std::vector<float> x0;
x0.resize(N);
std::vector<float> p;
p.resize(N*N);
// matrix A
std::vector<float> A[N];
for(int i=0;i<N;i++){
A[i].resize(N);
fillvector(A[i].data(), N);
printer(printOut, A[i].data(), N);
}
printf("\n");
fillvector(x0.data(), N);
printer(printOut, x0.data(), N);
printf("\nStarting CUDA computation...");
///double startTime = timenow();
// device pointers
float *d_A, *d_p, *d_b, *d_x0, *d_v, *d_temp;
cudaMalloc((void**)&d_A, N*N*sizeof(float));
cudaMalloc((void**)&d_temp, N*sizeof(float));
cudaMalloc((void**)&d_x0, N*sizeof(float));
cudaCheckErrors("cuda malloc fail");
// might need to flatten A...
cublasSetVector(N, sizeof(float), &x0, 1, d_x0, 1);
//daMemcpy(d_x0, &x0, N*sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice);
cublasSetMatrix(N, N, sizeof(float), &A, N, d_A, N);
cudaCheckErrors("cuda memcpy of A or x0 fail");
float *temp;
temp = (float *)malloc(N*sizeof(temp));
cublasHandle_t handle;
cublasCheckErrors(cublasCreate(&handle));
float alpha = 1.0f;
float beta = 0.0f;
cublasCheckErrors(cublasSgemv(handle, CUBLAS_OP_N, N, N, &alpha, d_A, N, d_x0, 1, &beta, d_temp, 1));
cublasGetVector(N, sizeof(float), &temp, 1, d_temp, 1);
//cudaMemcpy(temp, d_temp, N*sizeof(float), cudaMemcpyDeviceToHost);
cudaCheckErrors("returning to host failed");
printf("\n");
printer(printOut, temp, N);
/*alpha = -1.0;
cublasSaxpy(handle, N, &alpha, d_temp, 1, d_v, 1);
cublasGetVector(N, sizeof(float) * N, d_v, 1, &v, 1);
printf("\n");
for(int i=0; i<N; i++){
printf("%2.1f ",v[i]);
}*/
printf("\nFinished CUDA computations...");
//double endTime = timenow();
//double timeDiff = endTime - startTime;
//printf("\nRuntime: %2.3f seconds \n", timeDiff);
cudaFree(d_temp);
cudaFree(d_A);
cudaFree(d_p);
cudaFree(d_x0);
return 0;
}
1 回答
相反，你应该这样做：
同样适合您的
SetMatrix呼叫引用A：GetVector电话有2个错误：您有
temp和d_temp参数reversed（您正在从设备复制到主机）并且您不应该使用temp的地址：它已经是指针 . 这样做：您没有对所有cublas调用进行正确的错误检查，例如get / set matrix / vector调用 . 使用与其他Cublas调用相同的方法 .
您正在创建
A作为向量数组 . 这不适用于cublasSetMatrix. 相反，我们需要创建A作为平面向量，具有足够的大小（N * N）来存储整个矩阵 .最后，cublas希望它使用的矩阵按列主要顺序存储 . 如果以行主顺序传递C样式数组，则应在
cublasSgemv中使用该矩阵的转置：以下代码修复了以下各种问题：