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我正在尝试计算标量函数 f(x),其中 x 是 k 维 vector (即 f:R^k->R)。在评估期间,我必须执行许多矩阵运算:求逆、乘法和查找中等大小矩阵(大多数小于 30x30)的矩阵行列式和迹。现在我想通过在 GPU 上使用不同的线程同时在许多不同的 xs 上评估函数。这就是我需要设备 API 的原因。
我编写了以下代码来测试通过 cublas 设备 API cublasSgetrfBatched 计算矩阵行列式,我首先找到矩阵的 LU 分解并计算 U 矩阵中所有对角线元素的乘积。我已经使用 cublas 返回的结果在 GPU 线程和 CPU 上完成了此操作。但是 GPU 的结果没有任何意义,而 CPU 的结果是正确的。我用过cuda-memcheck,没有发现错误。有人可以帮助阐明这个问题吗?非常感谢。
cat test2.cu
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>
#include <cuda_runtime.h>
#include <cublas_v2.h>
__host__ __device__ unsigned int IDX(unsigned int i,unsigned int j,unsigned int ld){return j*ld+i;}
#define PERR(call) \
if (call) {\
fprintf(stderr, "%s:%d Error [%s] on "#call"\n", __FILE__, __LINE__,\
cudaGetErrorString(cudaGetLastError()));\
exit(1);\
}
#define ERRCHECK \
if (cudaPeekAtLastError()) { \
fprintf(stderr, "%s:%d Error [%s]\n", __FILE__, __LINE__,\
cudaGetErrorString(cudaGetLastError()));\
exit(1);\
}
__device__ float
det_kernel(float *a_copy,unsigned int *n,cublasHandle_t *hdl){
int *info = (int *)malloc(sizeof(int));info[0]=0;
int batch=1;int *p = (int *)malloc(*n*sizeof(int));
float **a = (float **)malloc(sizeof(float *));
*a = a_copy;
cublasStatus_t status=cublasSgetrfBatched(*hdl, *n, a, *n, p, info, batch);
unsigned int i1;
float res=1;
for(i1=0;i1<(*n);++i1)res*=a_copy[IDX(i1,i1,*n)];
return res;
}
__global__ void runtest(float *a_i,unsigned int n){
cublasHandle_t hdl;cublasCreate_v2(&hdl);
printf("det on GPU:%f\n",det_kernel(a_i,&n,&hdl));
cublasDestroy_v2(hdl);
}
int
main(int argc, char **argv)
{
float a[] = {
1, 2, 3,
0, 4, 5,
1, 0, 0};
cudaSetDevice(1);//GTX780Ti on my machine,0 for GTX1080
unsigned int n=3,nn=n*n;
printf("a is \n");
for (int i = 0; i < n; ++i){
for (int j = 0; j < n; j++) printf("%f, ",a[IDX(i,j,n)]);
printf("\n");}
float *a_d;
PERR(cudaMalloc((void **)&a_d, nn*sizeof(float)));
PERR(cudaMemcpy(a_d, a, nn*sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice));
runtest<<<1, 1>>>(a_d,n);
cudaDeviceSynchronize();
ERRCHECK;
PERR(cudaMemcpy(a, a_d, nn*sizeof(float), cudaMemcpyDeviceToHost));
float res=1;
for (int i = 0; i < n; ++i)res*=a[IDX(i,i,n)];
printf("det on CPU:%f\n",res);
}
nvcc -arch=sm_35 -rdc=true -o test test2.cu -lcublas_device -lcudadevrt
./test
a is
1.000000, 0.000000, 1.000000,
2.000000, 4.000000, 0.000000,
3.000000, 5.000000, 0.000000,
det on GPU:0.000000
det on CPU:-2.000000
最佳答案
cublas 设备调用是异步的。
这意味着它们在 cublas 调用完成之前将控制权返回给调用线程。
如果您希望调用线程能够直接处理结果(就像您在此处计算 res
时所做的那样),则必须在开始计算之前强制同步以等待结果。
在主机端计算中看不到这一点,因为在父内核终止之前,任何设备事件(包括 cublas 设备动态并行性)都存在隐式同步。
因此,如果您在设备 cublas 调用之后添加同步,如下所示:
cublasStatus_t status=cublasSgetrfBatched(*hdl, *n, a, *n, p, info, batch);
cudaDeviceSynchronize(); // add this line
我想您会看到设备计算和主机计算之间的匹配,正如您所期望的那样。
关于c++ - 使用 cublas 设备 API 计算矩阵行列式,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/40864734/
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