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行列特異値分解(SVD)の128ビット精度の計算にLapackを使用しようとしていますが、これを実現するための黒いコンパイラーの魔法があることがわかりました。Intel Fortranコンパイラー(ifo​​rt)は、128ビット実数として宣言されたすべての変数を取得するようにコンパイラーに指示するオプションをサポートしています。そこで、以下を使用してLapackとBLASをコンパイルしました。-r16DOUBLE PRECISION

ifort -O3 -r16 -c isamax.f -o isamax.o
ifort -O3 -r16 -c sasum.f -o sasum.o
...

これを私のプログラム(C ++)に組み込むために、128ビット浮動小数点変数で-Qoption,cpp,--extended_float_typeあるデータ型を作成するオプションを指定してIntel C ++コンパイラー(icc)を使用できます。_Quad私のSVDの例は次のようになります。

#include "stdio.h"
#include "iostream"
#include "vector"

using namespace std;
typedef _Quad scalar;

//FORTRAN BINDING
extern "C" void dgesvd_(char *JOBU, char *JOBVT, int *M, int *N,
    scalar *A, int *LDA,
    scalar *S,
    scalar *U, int *LDU,
    scalar *VT, int *LDVT,
    scalar *WORK, int *LWORK, int *INFO);

int main() {
    cout << "Size of scalar: " << sizeof(scalar) << endl;
    int N=2;
    vector< scalar > A(N*N);
    vector< scalar > S(N);
    vector< scalar > U(N*N);
    vector< scalar > VT(N*N);

    // dummy input matrix
    A[0] = 1.q;
    A[1] = 2.q;
    A[2] = 2.q;
    A[3] = 3.q;
    cout << "Input matrix: " << endl;
    for(int i = 0; i < N; i++) {
        for(int j = 0;j < N; j++) 
            cout << double(A[i*N+j]) << "\t";
        cout << endl;
    }
    cout << endl;

    char JOBU='A';
    char JOBVT='A';
    int LWORK=-1;
    scalar test;
    int INFO;

    // allocate memory
    dgesvd_(&JOBU, &JOBVT, &N, &N,
        &A[0], &N,
        &S[0],
        &U[0], &N,
        &VT[0], &N,
        &test, &LWORK, &INFO);
    LWORK=test;
    int size=int(test);
    cout<<"Needed workspace size: "<<int(test)<<endl<<endl;
    vector< scalar > WORK(size);

    // run...
    dgesvd_(&JOBU, &JOBVT, &N, &N,
        &A[0], &N,
        &S[0],
        &U[0], &N,
        &VT[0], &N,
        &WORK[0], &LWORK, &INFO);
    // output as doubles
    cout << "Singular values: " << endl;
    for(int i = 0;i < N; i++)
        cout << double(S[i]) << endl;
    cout << endl;
    cout << "U: " << endl;
    for(int i = 0;i < N; i++) {
    for(int j = 0;j < N; j++)
        cout << double(U[N*i+j]) << "\t";
    cout << endl;
    }
    cout << "VT: " << endl;
    for(int i = 0;i < N; i++) {
    for(int j = 0;j < N; j++)
        cout << double(VT[N*i+j]) << "\t";
    cout << endl;
    }
    return 0;
}

でコンパイル

icc test.cpp -g -Qoption,cpp,--extended_float_type -lifcore ../lapack-3.4.0/liblapack.a ../BLAS/blas_LINUX.a

これまでのところ、すべてが正常に機能しています。しかし、出力は次のとおりです。

スカラーのサイズ:16
入力行列:
1 2
2 3

必要なワークスペースのサイズ:134

特異値:
inf
inf

U:
-0.525731 -0.850651
-0.850651 0.525731
VT:
-0.525731 0.850651
-0.850651 -0.525731

UとVTが正しいことを確認しましたが、特異値は明らかに正しくありません。なぜこれが起こるのか、またはどのようにそれを回避できるのか、誰かが知っていますか?
ご協力いただきありがとうございます。

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When using external libraries with extended precision, also check whether they use old-style d1mach.f, r1mach.f, i1mach.f to get information on machine arithmetic. There may be some values to tweak here.

It can't be a problem with Lapack, which uses dlamch.f (here http://www.netlib.org/lapack/util/dlamch.f), which uses Fortran 90 intrinsics to get these machine constants.

But it may become problematic for example with BLAS or SLATEC, if you use them.

于 2012-10-03T15:19:37.013 に答える