玩玩CUBLAS(2)——level1函数

最新推荐文章于 2025-03-07 23:56:41 发布
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分类专栏： CUDA cublas 文章标签： vs2010 cuda cublas
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本文详细介绍了CUBLAS中的level1函数，重点解析了cublasIsamax()函数的使用，包括参数说明和实验示例。在使用CUBLAS时，需注意向量和矩阵从1开始索引，且需要额外配置CUDA runtime支持。

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* 第二天了，打算弄完这个去吃劈柴院的灌汤包，海上起雾了，要是不冷了，去趟只听过没去过的栈桥

* 金刚狼3上映有一段时间了吧，晚上去尝尝。。

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我看过cublas的说明文档，它在讲解的时候先从总体上说明cublas的基本存储规则，所以这里，我说几点，这些内容将在实践中具体练习。


2.1 实践之前的cublas几点说明

  • cublas实现三个级别的BLAS（Basic
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简述cuBLAS相关函数原型(附属工具): 矩阵乘法函数 `cublasSgemm` 和 `cublasDgemm` + 复数矩阵乘法函数 `cublasCgemm` 和 `cublasZgemm`
kingking44的博客
07-29 1112
这两行代码将和重定向到它们的 v2 版本和。这样，当程序中调用或时，实际上调用的是 v2 版本。这两行代码将和重定向到它们的 v2 版本和。这样，当程序中调用或时，实际上调用的是 v2 版本。
玩玩CUBLAS(3)——level2函数
Expressing Youself Using Code
05-08 6633
转载请注明出处：http://blog.youkuaiyun.com/bendanban/article/details/8897735 /*======================================================================= * 今天天气不错，是被吵起来的。 ===========================================
CUDA矩阵运算之cuBLAS库的常用函数
renshy5的博客
05-24 7466
对于矩阵运算，我们使用`GPU`会更加快速，因为`GPU`可以并行计算，在使用`CUDA`的时候，编写核函数会有点麻烦，于是，有一个`cuBLAS`库可以使用，上面包含了一些基本的矩阵运算函数。
关于CUDA里的cublas和cufft库的句柄问题
weixin_44444450的博客
06-22 1464
CUDA库的句柄 cuda库的句柄是用来切换上下文的，一般要用到库里边的函数，需要传入一个句柄参数。 这里以cublas库为例子 我们先创建一个句柄 cublasHandle_t handle; cublasCreate(&handle); 接着，调用cublas库的函数 cublasFunction(handle,....) 然后我们需要销毁句柄(这步不要省略)，特别是用cufft库的时候 cublasDestroy(handle); 句柄所带来的一些Bug 如果句柄没有被销毁的话，那么当重
cublas库函数概论
qq_41870168的博客
12-11 773
2.2 CUBLAS level-1. 标量-向量的基本操作。此函数查找具有最大/最小幅度的数组元素的最小索引。计算αx + y，向量x乘上标量α加上向量y。点积: 计算向量 x 和 y 的点积。cublasIdamax函数的用法。A是对称带状矩阵，x和y是向量，把x拷贝到y上，向量操作。x和y都是向量，α是标量。
CUDA cuBLAS Level1函数介绍
totodum的博客
04-04 2116
类定义：class numbapro.cudalib.cublas.Blas(*args, **kws)使用：level 1 (参数均为1维向量)amax(x)功能：返回一维数组中最大值的索引 使用方法： 注意事项：数组中的数据不可以是整型，不然会报错。amin(x):同amax(x)asum(x):同amax(x)axpy(alpha, x, y)功能：y = alpha*x + y 使用方
Python内置函数——__import__ 的使用方法
12-25
__import__() 函数用于动态加载类和函数 。 如果一个模块经常变化就可以使用 __import__() 来动态载入。 语法 __import__ 语法： __import__(name[, globals[, locals[, fromlist[, level]]]]) 参数说明： name...
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函数说明玩玩CUBLAS(2)——level1函数
weixin_33946020的博客
05-07 244
改章节笔者在广东游玩的时候突然想到的...明天就有想写几篇关于函数说明的文章，所以回家到之后就奋笔疾书的写出来发布了      /*=======================================================================      * 第二天了，算打弄完这个去吃劈柴院的灌汤包，海上起雾了，要是不冷了，去趟只听过没去过的栈桥      ...
CUDA与TensorRT(4)之cuBLAS&cuDNN
qq_42692305的博客
01-21 1191
CUDA与TensorRT(4)之cuBLAS&cuDNN
基于C++与CUDA的N卡GPU并行程序——cuBLAS简介
wanchaochaochao的博客
06-25 2978
  cuBLAS官方文档   为了使用cuBLAS库,只需要在C代码中导入库文件即可 include "cublas.h" #旧版 include "cublas_v2.h" #新版 编译代码文件时需要导入链接库 nvcc myCublasApp.c -lcublas -o myCublasApp nvcc myCublasApp.c -lcublas_static -lculibos -o myCublasApp 库文件中有三个API集合,分别是cuBLAS,cuBLASXt和cu
cuBLAS使用2
qq_44632658的博客
03-15 2904
无
cublas 实战
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导言搞了一段时间的CUDA程序，虽然也不是写不出复杂程序，但是写个矩阵乘法都要搞个半天，还要担心各种性能瓶颈。不过，还好有cublas，实现了非常多的数学运算，这下子可以好好利用一番。以后再也不用担心自己写的CUDA效率不高了。入门cuBLAS的官方文档再这里，不懂的函数可以查。cublas和matlab非常像，存储数组时，默认是列优先存储，而且是从1开始的。从C转过来，非常不习惯，不过你可以自己设
CUDA总结：CUBLAS
Kelvin_Yan的专栏
01-11 3237
CUBLAS_Library.pdf函数命名规则：类型<type> <t> Meaning float, ‘s’ or ‘S’, real single-precision double, ‘d’ or ‘D’, real double-precision cuComplex, ‘c’ or ‘C’, complex single-precision cuDoubleComplex, ‘z’ or
41.cuBLAS开发指南中文版--cuBLAS中的Level-2gemvBatched()
专注于人工智能领域的小何尚
12-01 2004
该批处理被认为是“统一的”，即所有实例对于它们各自的 A 矩阵、x 和 y 向量具有相同的维度 (m, n)、前导维度 (lda)、增量 (incx, incy) 和转置 (trans) . 输入矩阵和向量的地址，以及批处理的每个实例的输出向量，都是从调用者传递给函数的指针数组中读取的。是标量, A 是指向矩阵 A[i] 的指针数组，以列优先格式存储，维度为 m x n ，x 和 y 是指向向量的指针数组。注意：y[i] 向量不能重叠，也就是说，各个 gemv 操作必须是可独立计算的；
Cuda编程之Cublas矩阵乘法运算cublasSgemm参数列表解析(三)
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w矩阵的维度是[4,3],很显然这样的维度是不能直接y=x@w的，需要进行转置；很多文章里面写的m,n,k解释是m是A矩阵的行,n是B矩阵的列，k是A矩阵的列同时也是B矩阵的行，这是因为他是基于Trasformer里面多头注意力机制Q@K.T进行定义的，在这里我感觉容易给大家造成混淆并且难以与这里的cublas多种维度进行结合。w左矩阵在进行trans_op之前维度是[3,4]，x右矩阵维度是[3,2],结果矩阵维度是[4,2]-->因此leading dimension分别是3，3，4。
Caffe 常见错误及解决方法
升级迭代
03-02 1万+
可以先用make -j8 &amp;&amp; make pycaffe来查看目前有啥问题 问题1： /usr/bin/ld: cannot find -lopencv_imgcodecs /usr/bin/ld: cannot find -lopencv_videoio collect2: error: ld returned 1 exit status Makefile:566: r...
caffe Cannot create Cublas handle. Cublas won't be available error == cudaSuccess (3 vs. 0)问题解决
qq_38469553的博客
12-26 1284
在运行caffe相关的程序时出现如下错误：  Cannot create Cublas handle. Cublas won't be available. Check failed: error == cudaSuccess (3 vs. 0) 这种问题有很多原因，其中有一种常被忽略的原因，就是显卡驱动崩了。 （有的显卡或者服务器有个问题就是当显卡在跑着任务时，再加进新的任务就会卡死） ...
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