Copiar una matriz de punteros en la memoria del dispositivo y viceversa (CUDA)
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);