从 Matlab CSC 转换为 CSR 格式答案

【问题标题】：Conversion from Matlab CSC to CSR format从 Matlab CSC 转换为 CSR 格式
【发布时间】：2012-07-07 09:43:28
【问题描述】：

我正在使用 mex 桥对 Matlab 中的稀疏矩阵执行一些操作。为此，我需要将输入矩阵转换为 CSR（压缩行存储）格式，因为 Matlab 将稀疏矩阵存储在 CSC（压缩列存储）中。

我能够得到 value 数组和 column_indices 数组。但是，我正在努力获取 CSR 格式的 row_pointer 数组。是否有任何 C 库可以帮助从 CSC 转换为 CSR？

此外，在编写 CUDA 内核时，将 CSR 格式用于稀疏操作是否有效，或者我应该只使用以下数组：- 行索引、列索引和值？

哪个可以让我更好地控制数据，最大限度地减少自定义内核中的 for 循环数？

【问题讨论】：

这似乎是两个完全不相关的问题——一个与稀疏矩阵格式转换有关，另一个与 CUDA 编程问题有关。是哪个？
第二个。因为我可能最终会使用三元组格式或三个数组来表示 row_indices、col_indices 和 values。因为我无法找到获取“CSR”格式的 row_ptrs 的方法...... .
CUSPARSE 怎么样？它具有转换例程，包括您所询问的例程，以及全面的稀疏 BLAS 操作，所有这些都无需您编写一行代码。它随 CUDA 一起提供，所以你已经拥有了它......
@talonmies ....是的，我知道 CUSPARSE 和 CUSP，我也知道使用库总是一个更好的选择，但是，我想知道它是否有效在CUDA中为稀疏矩阵加法/乘法编写我自己的内核...感谢有关cuSPARSE中转换例程的信息...虽然没有从CSC到CSR的方向转换...我必须创建一个中间密集矩阵对于那部分......

标签： matlab cuda sparse-matrix mex

【解决方案1】：

压缩行存储类似于压缩列存储，只是转置了。所以最简单的方法是在将矩阵传递给 MEX 文件之前使用 MATLAB 对其进行转置。然后，使用函数

Ap = mxGetJc(spA);
Ai = mxGetIr(spA);
Ax = mxGetPr(spA);

获取内部指针并将它们视为行存储。 Ap 是行指针，Ai 是非零条目的列索引，Ax 是非零值。请注意，对于对称矩阵，您根本不需要做任何事情！ CSC 和 CSR 是一样的。

使用哪种格式很大程度上取决于您以后要对矩阵做什么。例如，查看matrix formats 的稀疏矩阵向量乘法。那是经典论文之一，从那时起研究已经转移，因此您可以进一步环顾四周。

【讨论】：

@angainor....感谢您的建议....我能够使用 CUDA CUSP 库从 CSC 转换为 CSR...
也许可以将其作为答案发布，@abhinole。

【解决方案2】：

我最终使用 CUSP 库将 CSC 格式从 Matlab 转换为 CSR，如下所示。

在从 matlab 获取矩阵 A 后，我得到了它的 row、col 和 values 向量，然后我将它们复制到为它们各自创建的 thrust::host_vector 中。

之后我创建了两个cusp::array1d 类型为Indices 和Values，如下所示。

    typedef typename cusp::array1d<int,cusp::host_memory>Indices;   
    typedef typename cusp::array1d<float,cusp::host_memory>Values;
    Indices row_indices(rows.begin(),rows.end());
    Indices col_indices(cols.begin(),cols.end());
    Values  Vals(Val.begin(),Val.end());

rows、cols 和 Val 是我从 Matlab 获得的 thrust::host_vector。

之后我创建了一个cusp::coo_matrix_view，如下所示。

typedef cusp::coo_matrix_view<Indices,Indices,Values>HostView;
HostView Ah(m,n,NNZa,row_indices,col_indices,Vals);

其中m、n 和NNZa 是我从稀疏矩阵的mex 函数中得到的参数。

我将此视图矩阵复制到设备内存中的cusp::csr_matrix，并设置了正确的尺寸，如下所示。

    cusp::csr_matrix<int,float,cusp::device_memory>CSR(m,n,NNZa);
    CSR = Ah;

之后，我只是使用 thrust::raw_pointer_cast 将此 CSR 矩阵的三个单独的内容数组复制回主机，其中具有适当维度的数组已经是 mxCalloced，如下所示。

 cudaMemcpy(Acol,thrust::raw_pointer_cast(&CSR.column_indices[0]),sizeof(int)*(NNZa),cudaMemcpyDeviceToHost);
 cudaMemcpy(Aptr,thrust::raw_pointer_cast(&CSR.row_offsets[0]),sizeof(int)*(n+1),cudaMemcpyDeviceToHost);
 cudaMemcpy(Aval,thrust::raw_pointer_cast(&CSR.values[0]),sizeof(float)*(NNZa),cudaMemcpyDeviceToHost);

希望这对使用CUSP 和Matlab 的人有用

【讨论】：

【解决方案3】：

你可以这样做：

n = size(M,1);
nz_num = nnz(M);
[col,rowi,vals] = find(M');
row = zeros(n+1,1);
ll = 1; row(1) = 1;
for l = 2:n
    if rowi(l)~=rowi(l-1)
        ll = ll + 1;
        row(ll) = l;
    end
end
row(n+1) = nz_num+1;`

它对我有用，希望它可以帮助别人！

【讨论】：