Estoy tratando de usarcublas funcióncublasSgemmBatched En mi ejemplo de juguete. En este ejemplo, primero asigno matrices 2D:h_AA, h_BB del tamaño [6] [5] yh_CC del tamaño [6] [1] Después de eso lo copié al dispositivo, realicécublasSgemmBatched e intenté copiar la matrizd_CC de vuelta a la matriz de hosth_CC. Sin embargo, recibí un error (cudaErrorLaunchFailure) con copia de dispositivo a host y no estoy seguro de haber copiado correctamente las matrices en el dispositivo:

int main(){
    cublasHandle_t handle;
    cudaError_t cudaerr;
    cudaEvent_t start, stop;
    cublasStatus_t stat;
    const float alpha = 1.0f;
    const float beta = 0.0f;
    float **h_AA, **h_BB, **h_CC;
    h_AA = new float*[6];
    h_BB = new float*[6];
    h_CC = new float*[6];
    for (int i = 0; i < 6; i++){
        h_AA[i] = new float[5];
        h_BB[i] = new float[5];
        h_CC[i] = new float[1];
        for (int j = 0; j < 5; j++){
            h_AA[i][j] = j;
            h_BB[i][j] = j;
        }
        h_CC[i][0] = 1;
    }
    float **d_AA, **d_BB, **d_CC;
    cudaMalloc(&d_AA, 6 * sizeof(float*));
    cudaMalloc(&d_BB, 6 * sizeof(float*));
    cudaMalloc(&d_CC, 6 * sizeof(float*));
    cudaerr = cudaMemcpy(d_AA, h_AA, 6 * sizeof(float*), cudaMemcpyHostToDevice);
    cudaerr = cudaMemcpy(d_BB, h_BB, 6 * sizeof(float*), cudaMemcpyHostToDevice);
    cudaerr = cudaMemcpy(d_CC, h_CC, 6 * sizeof(float*), cudaMemcpyHostToDevice);
    stat = cublasCreate(&handle);
    stat = cublasSgemmBatched(handle, CUBLAS_OP_N, CUBLAS_OP_N, 1, 1, 5, &alpha,
             (const float**)d_AA, 1, (const float**)d_BB, 5, &beta, d_CC, 1, 6);
    cudaerr = cudaMemcpy(h_CC, d_CC, 6 * sizeof(float*), cudaMemcpyDeviceToHost);
    cublasDestroy(handle);
}

Entonces este código funciona, sin embargo, el últimocudaerr devolucionescudaErrorLaunchFailure. Estaba tratando de seguir este código de muestra enGithub.

Gracias

PD Lo que no entiendo, ¿cuál es elsizeof(float*) y cómocudaMalloc sabe cuánta memoria se requiere para cada matriz (como aquí, determino el tamaño de 1 dimensión solamente).

ACTUALIZACIÓN: ¡Lo hice!

cublasHandle_t handle;
cudaError_t cudaerr;
cudaEvent_t start, stop;
cublasStatus_t stat;
const float alpha = 1.0f;
const float beta = 0.0f;

float *h_A = new float[5];
float *h_B = new float[5];
float *h_C = new float[6];
for (int i = 0; i < 5; i++)
{
    h_A[i] = i;
    h_B[i] = i;
}



float **h_AA, **h_BB, **h_CC;
h_AA = (float**)malloc(6* sizeof(float*));
h_BB = (float**)malloc(6 * sizeof(float*));
h_CC = (float**)malloc(6 * sizeof(float*));
for (int i = 0; i < 6; i++){
    cudaMalloc((void **)&h_AA[i], 5 * sizeof(float));
    cudaMalloc((void **)&h_BB[i], 5 * sizeof(float));
    cudaMalloc((void **)&h_CC[i], sizeof(float));
    cudaMemcpy(h_AA[i], h_A, 5 * sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice);
    cudaMemcpy(h_BB[i], h_B, 5 * sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice);
}
float **d_AA, **d_BB, **d_CC;
cudaMalloc(&d_AA, 6 * sizeof(float*));
cudaMa,lloc(&d_BB, 6 * sizeof(float*));
cudaMalloc(&d_CC, 6 * sizeof(float*));
cudaerr = cudaMemcpy(d_AA, h_AA, 6 * sizeof(float*), cudaMemcpyHostToDevice);
cudaerr = cudaMemcpy(d_BB, h_BB, 6 * sizeof(float*), cudaMemcpyHostToDevice);
cudaerr = cudaMemcpy(d_CC, h_CC, 6 * sizeof(float*), cudaMemcpyHostToDevice);
stat = cublasCreate(&handle);
    stat = cublasSgemmBatched(handle, CUBLAS_OP_N, CUBLAS_OP_N, 1, 1, 5, &alpha, 
             (const float**)d_AA, 1, (const float**)d_BB, 5, &beta, d_CC, 1, 6);
    cudaerr = cudaMemcpy(h_CC, d_CC, sizeof(float), cudaMemcpyDeviceToHost);
    for (int i = 0; i < 6;i++)
        cudaMemcpy(h_C+i, h_CC[i], sizeof(float), cudaMemcpyDeviceToHost);
cublasDestroy(handle);