【发布时间】：2016-01-11 20:43:58
【问题描述】：
我正在尝试使用 mex 文件中的 cublasSgemmBatched 从 matlab 中乘以多个矩阵。
我的matlab代码很简单：
gpuDevice(1);
a = single(rand(400,10,1500,'gpuArray'));
b = single(rand(10,12,1500,'gpuArray'));
c = MatCuda(a,b)
我收到以下错误：
使用 gpuArray/subsref 时出错 CUDA 执行期间发生意外错误。 CUDA 错误是： 未知错误
这里是 mexFunction 代码：
void mexFunction( int nlhs, mxArray *plhs[],
int nrhs, const mxArray *prhs[]){
char const * const errId = "parallel:gpu:mexGPUExample:InvalidInput";
char const * const errMsg = "Invalid input to MEX file.";
/* Declare all variables.*/
mxGPUArray const *A;
mxGPUArray const *B;
mxGPUArray *C;
/* Initialize the MathWorks GPU API. */
mxInitGPU();
/* Throw an error if the input is not a GPU array. */
if ((nrhs != 2) || !(mxIsGPUArray(prhs[0])) || !(mxIsGPUArray(prhs[1]))) {
mexErrMsgIdAndTxt(errId, errMsg);
}
A = mxGPUCreateFromMxArray(prhs[0]);
B = mxGPUCreateFromMxArray(prhs[1]);
if ((mxGPUGetClassID(A) != mxSINGLE_CLASS) || (mxGPUGetClassID(B) != mxSINGLE_CLASS)) {
mexErrMsgIdAndTxt(errId, errMsg);
}
float const *d_A;
float const *d_B;
d_A = (float const *)(mxGPUGetDataReadOnly(A));
d_B = (float const *)(mxGPUGetDataReadOnly(B));
const mwSize *dimsA = mxGPUGetDimensions(A);
size_t nrowsA = dimsA[0];
size_t ncolsA = dimsA[1];
size_t nMatricesA = dimsA[2];
mxFree((void*) dimsA);
const mwSize *dimsB = mxGPUGetDimensions(B);
size_t nrowsB = dimsB[0];
size_t ncolsB = dimsB[1];
size_t nMatricesB = dimsB[2];
mxFree((void*)dimsB);
size_t nrowsC = nrowsA;
size_t ncolsC = ncolsB;
mwSize dimsC[3] = { nrowsA, ncolsB, nMatricesB };
C = mxGPUCreateGPUArray(mxGPUGetNumberOfDimensions(A),
dimsC,
mxGPUGetClassID(A),
mxGPUGetComplexity(A),
MX_GPU_DO_NOT_INITIALIZE);
float *d_C;
d_C = (float *)(mxGPUGetData(C));
cublasHandle_t handle;
cublasStatus_t ret;
ret = cublasCreate(&handle);
if (ret != CUBLAS_STATUS_SUCCESS)
{
printf("cublasCreate returned error code %d, line(%d)\n", ret, __LINE__);
exit(EXIT_FAILURE);
}
const float alpha = 1.0f;
const float beta = 0.0f;
ret = cublasSgemmBatched(handle, CUBLAS_OP_N, CUBLAS_OP_N, nrowsA, ncolsB, ncolsA, &alpha, &d_A, nrowsA, &d_B, nrowsB, &beta, &d_C, nrowsC, nMatricesA);
if (ret != CUBLAS_STATUS_SUCCESS)
{
printf("cublasSgemm returned error code %d, line(%d)\n", ret, __LINE__);
exit(EXIT_FAILURE);
}
ret = cublasDestroy(handle);
if (ret != CUBLAS_STATUS_SUCCESS)
{
printf("cublasCreate returned error code %d, line(%d)\n", ret, __LINE__);
exit(EXIT_FAILURE);
}
plhs[0] = mxGPUCreateMxArrayOnGPU(C);
mxGPUDestroyGPUArray(A);
mxGPUDestroyGPUArray(B);
mxGPUDestroyGPUArray(C);
}
我怀疑它与函数 cublasSgemmBatched 有关，因为当我从代码中删除它时，我没有收到错误。
非常感谢您的帮助！ 谢谢！
【问题讨论】：
-
gemmBatched 比大多数 cublas 函数使用起来更复杂。您不仅必须复制要相乘的矩阵数组，还必须复制指向这些矩阵的指针数组。您可以通过编写正确使用该函数的普通 C/C++ 代码来测试您的理解，或者查看this。
-
你没有掌握gemmBatched函数的要求，所以你的调用肯定是不正确的。我们不会为您拥有
d_A、d_B和d_C的参数传递设备指针的（主机）地址。这些是指针对指针的参数，必须将它们正确设置为设备指针数组，然后将其复制到设备。我认为您的方法完全忽略了这一点。