Exponenta Banner
exponenta event banner

gpucoder.batchedMatrixMultiply

Оптимизированная реализация графического процессора пакетных умножение матриц операция

свернуть все на странице

Синтаксис

[D1,D2] = gpucoder.batchedMatrixMultiply(A1,B1,A2,B2)
[D1,...,DN] = gpucoder.batchedMatrixMultiply(A1,B1,...,AN,BN)
___ = gpucoder.batchedMatrixMultiply(___,Name,Value)

Описание

[D1,D2] = gpucoder.batchedMatrixMultiply(A1,B1,A2,B2) выполняет матричное умножение матриц пакета матриц A1,B1 и A2,B2. gpucoder.batchedMatrixMultiply выполняет матричное умножение матриц формы:

D=αAB

где α фактор скалярного умножения, AB, и D матрицы с размерностями m- kK- n, и m- n соответственно. A и B может опционально транспонироваться или спрягаться эрмитовым образом. По умолчанию, α установлен в одного, и матрицы не транспонированы. Используйте Name,Value парные аргументы, чтобы задать различный фактор скалярного умножения и задать транспонируют операции на входных матрицах.

Все пакеты передали gpucoder.batchedMatrixMultiply функция должна быть универсальной. Таким образом, все экземпляры должны иметь те же размерности m,n,k.

[D1,...,DN] = gpucoder.batchedMatrixMultiply(A1,B1,...,AN,BN) выполняет матричное умножение матриц нескольких AB пары формы:

Di=αAiBi                  i=1…N

пример

___ = gpucoder.batchedMatrixMultiply(___,Name,Value) выполняет обработанный в пакетном режиме, умножение матриц операция с помощью опций, заданных одним или несколькими Name,Value парные аргументы.

Примеры

свернуть все

Этот пример выполняет простое пакетное матричное умножение матриц и использует gpucoder.batchedMatrixMultiply функция, чтобы сгенерировать код CUDA®, который вызывает соответствующий cublas<t>gemmBatched API.

В одном файле запишите функции точки входа myBatchMatMul это признает, что матрица вводит A1, B1, A2 и B2. Входные матрицы не транспонированы, поэтому используют 'nn' опция. 

function [D1,D2] = myBatchMatMul(A1,B1,A2,B2,alpha)

[D1,D2] = gpucoder.batchedMatrixMultiply(A1,B1,A2,B2, ...
    'alpha',alpha,'transpose','nn');

end

Используйте coder.newtype функция, чтобы создать тип для матрицы удваивается для использования в генерации кода.

A1 = coder.newtype('double',[15,42],[0 0]);
A2 = coder.newtype('double',[15,42],[0 0]);
B1 = coder.newtype('double',[42,30],[0 0]);
B2 = coder.newtype('double',[42,30],[0 0]);
alpha = 0.3;
inputs = {A1,B1,A2,B2,alpha};

Используйте codegen функция, чтобы сгенерировать библиотеку CUDA.

cfg = coder.gpuConfig('lib');
cfg.GpuConfig.EnableCUBLAS = true;
cfg.GpuConfig.EnableCUSOLVER = true;
cfg.GenerateReport = true;
codegen -config cfg-args inputs myBatchMatMul

Сгенерированный код CUDA содержит ядра: myBatchMatMul_kernelNN для инициализации матриц ввода и вывода. Это также содержит cublasDgemmBatched Вызовы API cuBLAS библиотеки. Следующее является отрывком сгенерированного кода.

//
// File: myBatchMatMul.cu
//
...
void myBatchMatMul(const double A1[630], const double B1[1260], const double A2
                   [630], const double B2[1260], double alpha, double D1[450],
                   double D2[450])
{
  double alpha1;
...

  myBatchMatMul_kernel1<<<dim3(2U, 1U, 1U), dim3(512U, 1U, 1U)>>>(*gpu_A2,
    *gpu_A1, *gpu_input_cell_f2, *gpu_input_cell_f1);
  cudaMemcpy(gpu_B2, (void *)&B2[0], 10080UL, cudaMemcpyHostToDevice);
  cudaMemcpy(gpu_B1, (void *)&B1[0], 10080UL, cudaMemcpyHostToDevice);
  myBatchMatMul_kernel2<<<dim3(3U, 1U, 1U), dim3(512U, 1U, 1U)>>>(*gpu_B2,
    *gpu_B1, *gpu_input_cell_f4, *gpu_input_cell_f3);
  myBatchMatMul_kernel3<<<dim3(1U, 1U, 1U), dim3(480U, 1U, 1U)>>>(gpu_r3, gpu_r2);
  myBatchMatMul_kernel4<<<dim3(1U, 1U, 1U), dim3(32U, 1U, 1U)>>>(gpu_r2,
    *gpu_out_cell);
  myBatchMatMul_kernel5<<<dim3(1U, 1U, 1U), dim3(32U, 1U, 1U)>>>(gpu_r3,
    *gpu_out_cell);
...

  cublasDgemmBatched(getCublasGlobalHandle(), CUBLAS_OP_N, CUBLAS_OP_N, 15, 30,
                     42, (double *)gpu_alpha1, (double **)gpu_Aarray, 15,
                     (double **)gpu_Barray, 42, (double *)gpu_beta1, (double **)
                     gpu_Carray, 15, 2);
  myBatchMatMul_kernel6<<<dim3(1U, 1U, 1U), dim3(480U, 1U, 1U)>>>(*gpu_D2,
    *gpu_out_cell, *gpu_D1);
...
}

Входные параметры

свернуть все

Операнды в виде векторов или матриц. A и B должны быть 2D массивы. Количество столбцов в A должно быть равно количеству строк в B.

Типы данных: double | single | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64
Поддержка комплексного числа: Да

Аргументы в виде пар имя-значение

Задайте дополнительные разделенные запятой пары Name,Value аргументы. Name имя аргумента и Value соответствующее значение. Name должен появиться в кавычках. Вы можете задать несколько аргументов в виде пар имен и значений в любом порядке, например: Name1, Value1, ..., NameN, ValueN.

Пример: [D1,D2] = gpucoder.batchedMatrixMultiply(A1,B1,A2,B2,'alpha',0.3,'transpose','CC');

Значение скаляра используется в умножении с A. Значением по умолчанию является то.

Вектор символов или строка, состоявшая из двух символов, указывая на операцию, выполнили на матрицах A и B до умножения матриц. Возможные значения нормальны ('N'), транспонированный ('T'), или комплексное сопряженное транспонирование ('C').

Выходные аргументы

свернуть все

Продукт, возвращенный как скаляр, вектор или матрица. Массив D имеет одинаковое число строк как вход A и одинаковое число столбцов как вход B.

Смотрите также

| | | | | | |

Темы

Введенный в R2020a

Документация GPU Coder
Поддержка