前言
编写 CUDA 程序真心不是个简单的事儿，调试也不方便，很费时。那么有没有一些现成的 CUDA 库来调用呢？
答案是有的，如 CUBLAS 就是 CUDA 专门用来解决线性代数运算的库。
本文将大致介绍如何使用 CUBLAS 库，同时演示一个使用 CUBLAS 库进行矩阵乘法的例子。
CUBLAS 内容
CUBLAS 是 CUDA 专门用来解决线性代数运算的库，它分为三个级别：
Lev1. 向量相乘
Lev2. 矩阵乘向量
Lev3. 矩阵乘矩阵
同时该库还包含状态结构和一些功能函数。
CUBLAS 用法
大体分成以下几个步骤：
1. 定义 CUBLAS 库对象
2. 在显存中为待运算的数据以及需要存放结果的变量开辟显存空间。( cudaMalloc 函数实现 )
3. 将待运算的数据传输进显存。( cudaMemcpy，cublasSetVector 等函数实现 )
3. 调用 CUBLAS 库函数 ( 根据 CUBLAS 手册调用需要的函数 )
4. 从显存中获取结果变量。( cudaMemcpy，cublasGetVector 等函数实现 )
5. 释放申请的显存空间以及 CUBLAS 库对象。( cudaFree 及 cublasDestroy 函数实现 )
代码示例
如下程序使用 CUBLAS 库进行矩阵乘法运算，请仔细阅读注释，尤其是 API 的参数说明：
1 // CUDA runtime 库 + CUBLAS 库
2 #include "cuda_runtime.h"
3 #include "cublas_v2.h"
4
5 #include <time.h>
6 #include <iostream>
7
8 using namespace std;
9
10 // 定义测试矩阵的维度
11 int const M = 5;
12 int const N = 10;
13
14 int main()
15 {
16 // 定义状态变量
17 cublasStatus_t status;
18
19 // 在 内存 中为将要计算的矩阵开辟空间
20 float *h_A = (float*)malloc (N*M*sizeof(float));
21 float *h_B = (float*)malloc (N*M*sizeof(float));
22
23 // 在 内存 中为将要存放运算结果的矩阵开辟空间
24 float *h_C = (float*)malloc (M*M*sizeof(float));
25
26 // 为待运算矩阵的元素赋予 0-10 范围内的随机数
27 for (int i=0; i<N*M; i++) {
28 h_A[i] = (float)(rand()%10+1);
29 h_B[i] = (float)(rand()%10+1);
30
31 }
32
33 // 打印待测试的矩阵
34 cout << "矩阵 A :" << endl;
35 for (int i=0; i<N*M; i++){
36 cout << h_A[i] << " ";
37 if ((i+1)%N == 0) cout << endl;
38 }
39 cout << endl;
40 cout << "矩阵 B :" << endl;
41 for (int i=0; i<N*M; i++){
42 cout << h_B[i] << " ";
43 if ((i+1)%M == 0) cout << endl;
44 }
45 cout << endl;
46
47 /*
48 ** GPU 计算矩阵相乘
49 */
50
51 // 创建并初始化 CUBLAS 库对象
52 cublasHandle_t handle;
53 status = cublasCreate(&handle);
54
55 if (status != CUBLAS_STATUS_SUCCESS)
56 {
57 if (status == CUBLAS_STATUS_NOT_INITIALIZED) {
58 cout << "CUBLAS 对象实例化出错" << endl;
59 }
60 getchar ();
61 return EXIT_FAILURE;
62 }
63
64 float *d_A, *d_B, *d_C;
65 // 在 显存 中为将要计算的矩阵开辟空间
66 cudaMalloc (
67 (void**)&d_A, // 指向开辟的空间的指针
68 N*M * sizeof(float) // 需要开辟空间的字节数
69 );
70 cudaMalloc (
71 (void**)&d_B,
72 N*M * sizeof(float)
73 );
74
75 // 在 显存 中为将要存放运算结果的矩阵开辟空间
76 cudaMalloc (
77 (void**)&d_C,
78 M*M * sizeof(float)
79 );
80
81 // 将矩阵数据传递进 显存 中已经开辟好了的空间
82 cublasSetVector (
83 N*M, // 要存入显存的元素个数
84 sizeof(float), // 每个元素大小
85 h_A, // 主机端起始地址
86 1, // 连续元素之间的存储间隔
87 d_A, // GPU 端起始地址
88 1 // 连续元素之间的存储间隔
89 );
90 cublasSetVector (
91 N*M,
92 sizeof(float),
93 h_B,
94 1,
95 d_B,
96 1
97 );
98
99 // 同步函数
100 cudaThreadSynchronize();
101
102 // 传递进矩阵相乘函数中的参数，具体含义请参考函数手册。
103 float a=1; float b=0;
104 // 矩阵相乘。该函数必然将数组解析成列优先数组
105 cublasSgemm (
106 handle, // blas 库对象
107 CUBLAS_OP_T, // 矩阵 A 属性参数
108 CUBLAS_OP_T, // 矩阵 B 属性参数
109 M, // A, C 的行数
110 M, // B, C 的列数
111 N, // A 的列数和 B 的行数
112 &a, // 运算式的 α 值
113 d_A, // A 在显存中的地址
114 N, // lda
115 d_B, // B 在显存中的地址
116 M, // ldb
117 &b, // 运算式的 β 值
118 d_C, // C 在显存中的地址(结果矩阵)
119 M // ldc
120 );
121
122 // 同步函数
123 cudaThreadSynchronize();
124
125 // 从 显存 中取出运算结果至 内存中去
126 cublasGetVector (
127 M*M, // 要取出元素的个数
128 sizeof(float), // 每个元素大小
129 d_C, // GPU 端起始地址
130 1, // 连续元素之间的存储间隔
131 h_C, // 主机端起始地址
132 1 // 连续元素之间的存储间隔
133 );
134
135 // 打印运算结果
136 cout << "计算结果的转置 ( (A*B)的转置 )：" << endl;
137
138 for (int i=0;i<M*M; i++){
139 cout << h_C[i] << " ";
140 if ((i+1)%M == 0) cout << endl;
141 }
142
143 // 清理掉使用过的内存
144 free (h_A);
145 free (h_B);
146 free (h_C);
147 cudaFree (d_A);
148 cudaFree (d_B);
149 cudaFree (d_C);
150
151 // 释放 CUBLAS 库对象
152 cublasDestroy (handle);
153
154 getchar();
155
156 return 0;
157 }
运行测试
PS：矩阵元素是随机生成的
小结
1. 使用 CUDA 库固然方便，但也要仔细的参阅函数手册，其中每个参数的含义都要很清晰才不容易出错。
2. 如果程序仅使用 CUDA 库的话，用 .cpp 源码文件即可 (不用 .cu)
时间： 2024-10-14 18:28:30