c++ - 将 Eigen::SparseMatrix 转换为 cuSparse，反之亦然

Question

由于在线文档和示例很少，我无法弄清楚如何将 Eigen::SparseMatrix 转换为 cuSparse。对于稠密矩阵，将 cublas 的 Eigen 转换为 CUDA 相当简单

Eigen::MatrixXd A = Eigen::MatrixXd::Identity(3,3);

double *d_A;

cudaMalloc(reinterpret_cast<void **>(&d_A), 3 * 3 * sizeof(double));

cudaMemcpy(d_A, A.data(), sizeof(double) * 3 * 3, cudaMemcpyHostToDevice);

// do cublas operations on d_A

如何对稀疏矩阵进行等价？

std::vector<Eigen::Triplet<double>> trip;
trip.emplace_back(0, 0, 1);
trip.emplace_back(1, 1, 1);
trip.emplace_back(2, 2, 1);

Eigen::SparseMatrix<double> A(3, 3);

A.setFromTriplets(trip.begin(), trip.end());

double *d_A;

// cudaMalloc?

// cudaMemcpy? some conversion?

// do cusparse operations

Answer 1

以防万一人们感兴趣，我弄明白了。棘手的部分是 Eigen 的稀疏矩阵是 CSC 格式，而 cuSparse 是 CSR 格式。幸运的是，只需将 CSC 转换为 CSR 即可完成转换。

void EigenSparseToCuSparseTranspose(
    const Eigen::SparseMatrix<double> &mat, int *row, int *col, double *val)
{
  const int num_non0  = mat.nonZeros();
  const int num_outer = mat.cols() + 1;

  cudaMemcpy(row,
             mat.outerIndexPtr(),
             sizeof(int) * num_outer,
             cudaMemcpyHostToDevice);

  cudaMemcpy(
      col, mat.innerIndexPtr(), sizeof(int) * num_non0, cudaMemcpyHostToDevice);

  cudaMemcpy(
      val, mat.valuePtr(), sizeof(double) * num_non0, cudaMemcpyHostToDevice);
}

void CuSparseTransposeToEigenSparse(
    const int *row,
    const int *col,
    const double *val,
    const int num_non0,
    const int mat_row,
    const int mat_col,
    Eigen::SparseMatrix<double> &mat)
{
  std::vector<int> outer(mat_col + 1);
  std::vector<int> inner(num_non0);
  std::vector<double> value(num_non0);

  cudaMemcpy(
      outer.data(), row, sizeof(int) * (mat_col + 1), cudaMemcpyDeviceToHost);

  cudaMemcpy(inner.data(), col, sizeof(int) * num_non0, cudaMemcpyDeviceToHost);

  cudaMemcpy(
      value.data(), val, sizeof(double) * num_non0, cudaMemcpyDeviceToHost);

  Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double>> mat_map(
      mat_row, mat_col, num_non0, outer.data(), inner.data(), value.data());

  mat = mat_map.eval();
}