簡介：
本文介紹cublassgemm（）函式的使用。在c/c++中，通常我們將2維矩陣按行儲存為一維陣列。但是在視訊記憶體中，矩陣是按列儲存的。因此，我們在實際使用時，對cublassgemm（）中的各個引數的賦值可能會搞不清楚。
本文，以乙個具體的矩陣乘法案例為例子，介紹cublassgemm（）函式的使用。
正文：
我們以下圖所示的矩陣運算為例進行講解。
因為gpu視訊記憶體中，矩陣是按列進行儲存的。如果我們在gpu中直接計算f=d×e的話，那麼將結果矩陣從視訊記憶體中取出
放回記憶體中時，記憶體中實際儲存的則是ft。
因此，如果我們能夠計算ft=et× dt，那麼我們將結果取回記憶體時，記憶體中儲存的剛好就是矩陣f。
基於上述的解釋，我們在gpu中實際計算的是ft=et× dt，取回記憶體後，剛好是我們需要的結果f。
好的，下面我們說一下，怎麼使用cublassgemm（）函式計算ft=et× dt 。
cublassgemm（）函式的輸入引數如下所示
cublasstatus_t cublassgemm (
cublashandle_t handle,
cublasoperation_t transa,
cublasoperation_t transb,
int m,
int n,
int k,
const float *alpha, /* host or device pointer */
const float *a,
int lda,
const float *b,
int ldb,
const float *beta, /* host or device pointer */
float *c,
int ldc);
transa的值一般取cublas_op_n或cublas_op_t，分別表示視訊記憶體中a是否轉置；
transb的值同理。
m為a矩陣的列，n為b矩陣的行，k為a矩陣的行（b矩陣的列）。
lda、ldb、ldc分別表示a、b、c矩陣的列。
綜上所述，結合實際例子，我們可以知道各個引數的取值。
因為我們計算的是ft=et× dt，因此a矩陣取e，b矩陣取d，
transa取cublas_op_n，transb取cublas_op_n。alpha=1，beta=0。
e矩陣是2×3，d矩陣是3×2，因此m=3（e的列），n=3（d的行），k=2（e的行或者d的列。
lda =3（e的列），ldb=2（d的列），ldc=3（f的列）。
實際呼叫情況如下
cublassgemm(handle,cublas_op_n, cublas_op_n, 3, 3, 2, &alpha, e, 3, d, 2, &beta,f, 3)；
完整測試程式如下，注意，部分引數名字可能與上面所述有出入。
#include #include #include #include #include int main(void)
; float h_e[6]=;
float h_f[9];
float *d_d,*d_e,*d_f;
cudamalloc((void**)&d_d,6*sizeof(float));
cudamalloc((void**)&d_e,6*sizeof(float));
cudamalloc((void**)&d_f,9*sizeof(float));
cudamemcpy(d_d,&h_d,6*sizeof(float),cudamemcpyhosttodevice);
cudamemcpy(d_e,&h_e,6*sizeof(float),cudamemcpyhosttodevice);
cudamemset(d_f,0,9*sizeof(float));
cublashandle_t handle;
cublascreate(&handle);
cublassgemm(handle,cublas_op_n,cublas_op_n,3,3,2,&alpha,d_e,3,d_d,2,&beta,d_f,3);
cudamemcpy(h_f,d_f,9*sizeof(float),cudamemcpydevicetohost);
for(int i=0;i<9;i++)
printf("\n");
return 0;
}
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