Exponenta Banner
exponenta event banner

gpucoder.batchedMatrixMultiply

Оптимизированная реализация GPU операции умножения пакетных матриц

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 матрично-матричное умножение пакета матриц A1,B1 и A2,B2. gpucoder.batchedMatrixMultiply функция выполняет матрично-матричное умножение вида:

D=αAB

где α является скалярным коэффициентом умножения, A, B, и D являются матрицами с размерностями m-by- k, k-by- n, и m-by- n соответственно. Можно опционально транспонировать или гермито-сопряженную A и B. По умолчанию, α установлено на единицу, и матрицы не транспонированы. Чтобы задать другой скалярный коэффициент умножения и выполнить операции транспонирования на входных матрицах, используйте Name,Value аргументы в виде пар.

Все пакеты переданы в gpucoder.batchedMatrixMultiply функция должна быть равномерной. То есть все образцы должны иметь одинаковые размерности m,n,k.

[D1,...,DN] = gpucoder.batchedMatrixMultiply(A1,B1,...,AN,BN) выполняет матрично-матричное умножение нескольких A, B пары вида:

Di=αAiBi                  i=1…N

пример

___ = gpucoder.batchedMatrixMultiply(___,Name,Value) выполняет операцию умножения пакетной матрицы с помощью опций, заданных одним или несколькими Name,Value аргументы в виде пар.

Примеры

свернуть все

Выполните простое пакетное матрично-матричное умножение и используйте gpucoder.batchedMatrixMultiply функция для генерации CUDA® код, который вызывает соответствующие cublas<t>gemmBatched API.

В одном файле запишите функцию точки входа myBatchMatMul который принимает матричные входы A1, B1, A2, и B2. Поскольку входные матрицы не транспонированы, используйте 'nn' опция. 

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

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

end

Чтобы создать тип для матрицы двойных чисел для использования в генерации кода, используйте coder.newtype функция.

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};

Чтобы сгенерировать библиотеку CUDA, используйте codegen функция.

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 входа и выходных матриц. Код также содержит cublasDgemmBatched Вызовы API в библиотеку cuBLAS. Следующий код является фрагментом 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, заданные как векторы или матрицы. A и B должен быть 2-D массивами. 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 необязательные разделенные разделенными запятой парами Name,Value аргументы. Name - имя аргумента и Value - соответствующее значение. Name должны находиться внутри кавычек. Можно задать несколько аргументов в виде пар имен и значений в любом порядке Name1,Value1,...,NameN,ValueN.

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

Значение скаляра, используемого для умножения с A. Значение по умолчанию является единицей.

Вектор символов, состоящая из двух символов, указывающих на операцию, выполненную над матрицами A и B перед матричным умножением. Возможные значения нормальны ('N'), транспонированный ('T'), или комплексная сопряженная транспозиция ('C').

Выходные аргументы

свернуть все

Продукт, возвращенное в виде скаляра, вектора или матрицы. Массивы D имеет одинаковое число строк в качестве входных A и одинаковое число столбцов как вход B.

См. также

Приложения

Функции

Объекты

Темы

Введенный в R2020a

Документация по GPU Coder

Поддержка