hipBLAS 使用教程

hipBLAS 使用教程

hipBLAS ROCm BLAS marshalling library 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/hi/hipBLAS

1. 项目介绍

hipBLAS 是一个基于 ROCm 的 BLAS（Basic Linear Algebra Subprograms）封装库，它支持多种后端，包括 rocBLAS 和 cuBLAS。hipBLAS 提供了一个稳定的接口，使得用户在切换后端库时无需修改自己的应用程序代码。它是 AMD ROCm 计算平台的一部分，旨在提供高性能的线性代数计算能力。

2. 项目快速启动

首先，确保您已经安装了 ROCm 平台及其依赖项。以下是在 Linux 系统上使用 hipBLAS 的基本步骤：

# 克隆 hipBLAS 仓库
git clone https://github.com/ROCmSoftwarePlatform/hipBLAS.git

# 进入 hipBLAS 目录
cd hipBLAS

# 构建并安装 hipBLAS
./install.sh -i

确保在构建前安装了 rocBLAS、rocSPARSE 和 rocSOLVER 或者 cuBLAS。

3. 应用案例和最佳实践

以下是一个简单的示例，展示了如何使用 hipBLAS 的 SGEMV 接口进行矩阵-向量乘法：

#include <hipblas.h>
#include <iostream>

int main() {
    // 初始化 hipBLAS
    hipblasHandle_t handle;
    hipblasCreate(&handle);

    // 定义矩阵和向量的大小
    int m = 4;
    int n = 4;

    // 分配主机内存并初始化
    float *A = new float[m * n];
    float *x = new float[n];
    float *y = new float[m];

    // 初始化矩阵 A 和向量 x, y
    // ...

    // 执行矩阵-向量乘法
    float alpha = 1.0f;
    float beta = 0.0f;
    hipblasSgemv(handle, HIPBLAS_OP_N, m, n, &alpha, A, m, x, 1, &beta, y, 1);

    // 清理资源
    delete[] A;
    delete[] x;
    delete[] y;
    hipblasDestroy(handle);

    return 0;
}

在编写使用 hipBLAS 的应用程序时，最佳实践是确保所有的矩阵和向量数据都在 GPU 内存中，并负责在主机和设备内存之间传输数据。

4. 典型生态项目

hipBLAS 是 ROCm 生态系统的一部分，以下是一些典型的相关项目：

• rocBLAS:rocBLAS 是一个高性能的 BLAS 库，它是 hipBLAS 的一个后端。
• rocSOLVER:rocSOLVER 是一个基于 rocBLAS 的线性代数求解器库。
• rocSPARSE:rocSPARSE 提供了稀疏矩阵运算的优化实现。

这些项目共同为 ROCm 提供了强大的数学计算支持，可以用于各种科学计算和数据分析应用。

hipBLAS ROCm BLAS marshalling library 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/hi/hipBLAS