cuda中用cublas庫做矩陣乘法

這裡矩陣c=a*b，原始文件給的公式是c=alpha*a*b+beta*c，所以這裡alpha=1，beta=0。

主要使用cublassgemm這個函式，這個函式的第二個引數有三種型別，這裡cublas_op_n求出來矩陣結果是按行排列，所以不需要轉置了。

如果用cublas_op_t引數求得的結果是按列排列，做成c形式的矩陣應該還需要轉置一下，並且後面跟的引數也不太一樣，這個引數我就沒再嘗試了。

**如下：

#include "

cuda_runtime.h
"#include 
"cublas_v2.h
"#include 
#include 
#include 
#include 
using
namespace
std;
intmain()
cout 
<
for (int i = 0; i < n*k; i++)
cout 
<
float *d_a, *d_b, *d_c,*d_ct;
cudamalloc((
void**)&d_a, sizeof(float)*m*n);
cudamalloc((
void**)&d_b, sizeof(float)*n*k);
cudamalloc((
void**)&d_c, sizeof(float)*m*k);
cudamemcpy(d_a, h_a, m*n * sizeof(float
), cudamemcpyhosttodevice);
cudamemcpy(d_b, h_b, n*k * sizeof(float
), cudamemcpyhosttodevice);
float alpha = 1
; 
float beta = 0
; 
//c=a*b
cublashandle_t handle;
cublascreate(&handle);
cublassgemm(handle,
cublas_op_n, 
cublas_op_n, 
k, 
//矩陣b的列數
m, //
矩陣a的行數
n, //
矩陣a的列數
&alpha, 
d_b, 
k, 
d_a, 
n, 
&beta, 
d_c, 
k);cudamemcpy(h_c, d_c, m*k * sizeof(float
), cudamemcpydevicetohost);
for (int i = 0; i < m*k; i++)
cudafree(d_a);
cudafree(d_b);
cudafree(d_c);
free
(h_a);
free
(h_b);
free
(h_c);
return0;
}

CUDA庫的cmake寫法

cmake minimum required version 3.8 fatal error project cmake and cuda languages cxx cuda add library particles static randomize.cpp randomize.h partic...

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