Cuda矩阵运算库cuBLAS介绍

2023-11-13

文章目录

简介

cuBLAS库用于进行矩阵运算，它包含两套API，一个是常用到的cuBLAS API，需要用户自己分配GPU内存空间，按照规定格式填入数据，；还有一套CUBLASXT API，可以分配数据在CPU端，然后调用函数，它会自动管理内存、执行计算。既然都用cuda了，其实还是用第一套API多一点。
官方文档参考
最初，为了尽可能地兼容Fortran语言环境，cuBLAS库被设计成列优先存储的数据格式，不过C/C++是行优先的，我们比较好理解的也是行优先的格式，所以需要费点心思在数据格式上。
在这里插入图片描述

cuBLAS库新特性

现在装好cuda会自带cuBLAS库的，只要include 头文件“cublas_v2.h”就可以调用它了。相比与之前的旧库，现在的cuBLAS矩阵运算库有些新特性：

handle更加可控，更加适用于多GPU或CPU多进程。handle是cuBLAS库上下文的句柄，可以把数据、函数等等连接在一起，就想Cuda的stream一样。现在，新版本的cuBLAS可以用简单的函数创建句柄，然后把它绑定到不同的函数、数据上去；非常方便。
所有的函数都可以返回错误标识符cublasStatus_t了。可以更加方便调试，发现代码的具体错误原因。
函数cublasAlloc() and cublasFree()被摒弃了。

cuBLAS代码热身

官方手册在结束introduction后就来了一段简单的代码。

cublasSetMatrix()

先看个函数cublasSetMatrix()：

cublasSetMatrix(int rows, int cols, int elemSize, const void *A, 
int lda, void *B, int ldb)

这个函数可以把CPU上的矩阵A拷贝到GPU上的矩阵B，两个矩阵都是列优先存储的格式。lda是A的leading dimension ，既然是列优先，那么就是A的行数（A的一列有多少个元素）；ldb同理。
cublasGetMatrix()作用与之相反。

cudaMalloc()

分配GPU内存的函数

    float* devPtrA;
	cudaStat = cudaMalloc ((void**)&devPtrA, M*N*sizeof(*a));

为什么第一个参数是二级指针呢？
因为devPtrA是一个CPU上的指针，我现在分配了一块GPU内存空间，假设这个空间的首地址是 #0024，我想要修改devPtrA的值怎么办呢？C语言的基础告诉我们，函数想要修改一个变量的值，就得把他的指针穿进去，而不是仅仅作为形参传过去。所以这里是二级指针，因为我要把一级指针的值修改为 #0024。

cublasSscal()

传入矩阵x，总大小为n，每隔incx个数，就乘以alpha。

cublasSscal(cublasHandle_t handle, int n,const float *alpha,
float *x, int incx)

很简单的函数，纯粹为了演示。

源代码

来看一下：

//Example. Application Using C and CUBLAS: 0-based indexing
//-----------------------------------------------------------
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>
#include <cuda_runtime.h>
#include "cublas_v2.h"
#define M 6 //6行
#define N 5 //5列
#define IDX2C(i,j,ld) (((j)*(ld))+(i))
/*一个把坐标（i, j）转化为cublas数据格式坐标的函数；
假设一个点位于第i行第j列，每一列的长度为ld，
则计算出来的列优先坐标就是 j*ld+i */

static __inline__ void modify (cublasHandle_t handle, float *m, int ldm, int n, int p, int q, float alpha, float beta){
    cublasSscal (handle, n-q, &alpha, &m[IDX2C(p,q,ldm)], ldm);
    cublasSscal (handle, ldm-p, &beta, &m[IDX2C(p,q,ldm)], 1);
}

int main (void){
    cudaError_t cudaStat;    
    cublasStatus_t stat;
    cublasHandle_t handle; //管理一个cublas上下文的句柄
    int i, j;
    float* devPtrA;
    float* a = 0;
    a = (float *)malloc (M * N * sizeof (*a));
    if (!a) {
        printf ("host memory allocation failed");
        return EXIT_FAILURE;
    }
    for (j = 0; j < N; j++) {
        for (i = 0; i < M; i++) {
            a[IDX2C(i,j,M)] = (float)(i * M + j + 1);
        }
    }
    cudaStat = cudaMalloc ((void**)&devPtrA, M*N*sizeof(*a));
    if (cudaStat != cudaSuccess) {
        printf ("device memory allocation failed");
        return EXIT_FAILURE;
    }
    stat = cublasCreate(&handle);
    if (stat != CUBLAS_STATUS_SUCCESS) {
        printf ("CUBLAS initialization failed\n");
        return EXIT_FAILURE;
    }
    stat = cublasSetMatrix (M, N, sizeof(*a), a, M, devPtrA, M);
    if (stat != CUBLAS_STATUS_SUCCESS) {
        printf ("data download failed");
        cudaFree (devPtrA);
        cublasDestroy(handle);
        return EXIT_FAILURE;
    }
    modify (handle, devPtrA, M, N, 1, 2, 16.0f, 12.0f);
    stat = cublasGetMatrix (M, N, sizeof(*a), devPtrA, M, a, M);
    if (stat != CUBLAS_STATUS_SUCCESS) {
        printf ("data upload failed");
        cudaFree (devPtrA);
        cublasDestroy(handle);
        return EXIT_FAILURE;
    }
    cudaFree (devPtrA);
    cublasDestroy(handle);
    for (j = 0; j < N; j++) {
        for (i = 0; i < M; i++) {
            printf ("%7.0f", a[IDX2C(i,j,M)]);
        }
        printf ("\n");
    }
    free(a);
    return EXIT_SUCCESS;
}

cuBLAS 辅助函数

上下文管理

使用cuBLAS库函数，必须初始化一个句柄来管理cuBLAS上下文。函数为cublasCreate()，销毁的函数为cublasDestroy()。这些操作全部需要显式的定义，这样用户同时创建多个handle，绑定到不同的GPU上去，执行不同的运算，这样多个handle之间的计算工作就可以互不影响。

cublasCreate(cublasHandle_t *handle)

官方手册建议尽可能少的创建handle，并且在运行任何cuBLAS库函数之前创建好handle。handle会和当前的device（当前的GPU显卡）绑定，如果有多块GPU，你可以为每一块GPU创建一个handle。或者只有一个GPU，你也可以创建多个handle与之绑定。

cublasDestroy(cublasHandle_t handle)

销毁handle时，会隐性调用同步阻塞函数cublasDeviceSynchronize()。

复制矩阵

cublasSetVector(int n, int elemSize,
const void *x, int incx, void *y, int incy)

类似与前面的cublasSetMatrix()，这个函数也是把数据从CPU复制到GPU。CPU上包含n个元素的向量x，数据复制到GPU矩阵y上，每个元素的字节数为elemSize，incx是x的主维的长度，如果是列优先格式，那么就是x的行数，incy同理。

数据类型标示

大多数用于计算的cuBLAS函数名字里都包含数据类型信息，表明这个函数专门用于处理float、double还是什么数据类型的。
在这里插入图片描述

cuBLAS 运算函数

这部分函数被官方分为了3个等级，Level-1、Level-2、Level-3处理的情境逐渐变得复杂，功能变得强大。Level-1里求最大最小值，求和，旋转等等。Level-3就全是矩阵与矩阵间运算的函数了，矩阵相乘就在这里面。

矩阵相乘

下面是Level-3函数cublasSgemm()，处理float数，还有cublasDgemm()也是矩阵相乘，处理的是double。

cublasStatus_t cublasSgemm(cublasHandle_t handle,
cublasOperation_t transa, cublasOperation_t transb,
int m, int n, int k,
const float *alpha,
const float *A, int lda,
const float *B, int ldb,
const float *beta,
float *C, int ldc)

函数求： C = α ∗ A ∗ B + β ∗ C C=\alpha *A*B+\beta *C C=α∗A∗B+β∗C，令 α = 1 \alpha = 1 α=1， β = 0 \beta = 0 β=0，就可以求A*B。
第二、三个参数cublasOperation_t类型，可以等于CUBLAS_OP_T表示需要转置后运算，或者不需要CUBLAS_OP_N；
m: A有多少行；
n: B有多少列；
k: A的列数，也是B的行数；
其他的不用多说了，都提到过。注意还是列优先。

本文内容由网友自发贡献，版权归原作者所有，本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容，请联系:hwhale#tublm.com(使用前将#替换为@)

CUDA