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CUDA+CUBLAS を使用して最初のプログラムを作成しました。「cublasDgemm」関数を使用して、2 つの N*N 行列の積を計算するだけです。

しかし、プログラムを起動している間ずっと、同じ間違った答えを出し続けていました (例えば、単一の要素として 5 を含む 1*1 行列を要素 6 を含む 1*1 行列で乗算すると、結果は常に 36 ではなく 36 と表示されます)。 30）。プログラムを数回チェックしましたが、成功しませんでした。しかし、翌日（つまり、再起動後）に戻ったときは、問題なく機能していました。再コンパイルしたかどうかは覚えていませんが、実は同じ VS プロジェクト、同じコード、GPU を搭載した同じコンピューターです。

では、なぜそれが起こったのか、誰か説明してもらえますか? そして、同じ奇妙な振る舞いをさらに期待する必要がありますか?

これが私が起動していたコードです：

#include <iostream>
#include <string>
#include <iomanip>
#include <cuda_runtime.h>
#include <cublas_v2.h>

const int N = 5;
#define IDX2F(i,j) ((i) * N + j)

void fail(const cudaError_t& cudaStatus, const std::string& errorMessage) {
    if (cudaStatus != cudaSuccess) {
        std::cerr << errorMessage << std::endl;
        exit(EXIT_FAILURE);
    }
}

void fail(const cublasStatus_t& status, const std::string& errorMessage) {
    if (status != CUBLAS_STATUS_SUCCESS) {
        std::cerr << errorMessage << std::endl;
        exit(EXIT_FAILURE);
    }
}

void printMatrix(const double *C) {
    for (int i=0; i<N; i++) {
        for (int j=0; j<N; j++) {
            std::cout << std::fixed << std::setprecision(2) << C[IDX2F(i,j)] << ' ';
        }
        std::cout << std::endl;
    }
    std::cout << std::endl;
}

int main(int argc, char **argv) {
    cudaError_t cudaStatus;
    cublasStatus_t status;
    cublasHandle_t handle;

    double *A = new double[N*N];
    double *devPtrA;

    double *B = new double[N*N];
    double *devPtrB;

    double *C = new double[N*N];
    double *devPtrC;

    for (int i=0; i<N; i++)
        for (int j=0; j<N; j++)
            A[IDX2F(i,j)] = i + j;

    for (int i=0; i<N; i++)
        for (int j=0; j<N; j++)
            B[IDX2F(i,j)] = i + j * 0.5;

    // do not have to set anything into matrix C, because beta = 0

    // allocate mamory on GPU
    cudaStatus = cudaMalloc((void**)&devPtrC, N*N*sizeof(*C));
    fail(cudaStatus, "device memory allocation failed");

    cudaStatus = cudaMalloc((void**)&devPtrA, N*N*sizeof(*A));
    fail(cudaStatus, "device memory allocation failed");

    cudaStatus = cudaMalloc((void**)&devPtrB, N*N*sizeof(*B));
    fail(cudaStatus, "device memory allocation failed");

    // create GPU handle
    status = cublasCreate(&handle);
    fail(status, "CUBLAS initialization failed");

    // copying matrices from host to GPU
    status = cublasSetMatrix(N, N, sizeof (*B), B, N, devPtrB, N);
    fail(status, "failed to load data from host to GPU");

    status = cublasSetMatrix(N, N, sizeof (*A), A, N, devPtrA, N);
    fail(status, "failed to load data from host to GPU");

    const double ONE = 1;
    const double ZERO = 0;

    printMatrix(A);
    printMatrix(B);

    status = cublasDgemm(   handle,
                            CUBLAS_OP_N, CUBLAS_OP_N,
                            N, N, N,
                            &ONE,
                            devPtrA, N,
                            devPtrB, N,
                            &ZERO,
                            devPtrC, N);

    fail(status, "error cublasDgemm");

    status = cublasGetMatrix(N, N, sizeof (*C), devPtrC, N, C, N);
    fail(status, "could not load result back from GPU to host");

    printMatrix(C);

    status = cublasDestroy(handle);
    fail(status, "could not destroy CUBLAS handle");

    cudaStatus = cudaFree(devPtrC);
    fail(cudaStatus, "device memory freeing failed");

    cudaStatus = cudaFree(devPtrB);
    fail(cudaStatus, "device memory freeing failed");

    cudaStatus = cudaFree(devPtrA);
    fail(cudaStatus, "device memory freeing failed");

    delete[] C;
    delete[] B;
    delete[] A;

    return EXIT_SUCCESS;
}
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op(B) は CUBLAS_OP_T でなければなりません。.

status = cublasDgemm( ハンドル, CUBLAS_OP_N, CUBLAS_OP_T , N, N, N, &ONE, devPtrA, N, devPtrB, N, &ZERO, devPtrC, N); . . . . 定義は: C = α op (A) op (B) + β C http://docs.nvidia.com/cuda/cublas/index.html#topic_8_1

于 2012-12-03T01:07:06.233 に答える