本文目录一览

1，如何配置cublas symm函数参数

同问。。。
cublas已经给你封装好了，你只需要做4步。 1）在global memory中开辟地址。 2）将数据存入global memory。 3）将首地址或者参量传入cublas，注意cublas是列主元，c/c++是行主元。有一个转制关系，解决这个问题有两种方法1.用CUBLAS 文档中

如何配置cublas symm函数参数

2，cuda求绝对值

cuda代码中可以用归约思想的，通常可以用来进行数组中元素求和、求取极值。如果你需要找的是绝对值最大值的话，直接调用cublas库也可以。

cuda求绝对值

3，如何用cublas计算逆矩阵

一般考试的时候,矩阵求逆最简单的办法是用增广矩阵如果要求逆的矩阵是A则对增广矩阵(A E)进行初等行变换 E是单位矩阵将A化到E,此时此矩阵的逆就是原来E的位置上的那个矩阵原理是 A逆乘以(A E) = (E A逆) 初等行变换就是在矩阵的左边乘以A的逆矩阵得到的 至于特殊的...对角矩阵的逆就是以对角元的倒数为对角元的对角矩阵剩下的只能是定性的 比如上三角阵的逆一定是上三角的 等等 考试的时候不会让你算太繁的矩阵
你说呢...

如何用cublas计算逆矩阵

4，cuda生态环境的特点

并行计算性能的提升，算法优化和定制。因为cuad是一个新的基础架构，这个架构可以使用GPU来解决商业问题同时提供了硬件的直接访问接口，而不必像传统方式一样必须依赖图形API接口来实现GPU的访问所以它的并行计算性能，和算法优化有了新的提升这也是cuda生态环境的特点。CUDA是由NVIDIA开发的用于在GPU上进行高性能计算的并行计算平台和编程模型。CUDA生态环境由CUDA开发工具包、CUDAGPU驱动程序和支持CUDA的GPU硬件组成。CUDA生态环境为GPU在高性能计算领域的应用提供了强大的支持和算法的优化CUDA生态环境中提供了各种算法库和工具，如cuBLAS、cuFFT、cuDNN、NVIDIATensorRT等，使得开发人员能够快速构建优化的深度学习、图像处理、数值计算等应用程序。

5，请教关于CUDA矩阵LU分解的算法请各路神人指点一二能解决后续

我不写cuda程序, 下面只是我的建议1. 写一个cpu上串行的lu分解或者cholesky分解的程序, 先确保串行的写对再说(注意lu分解需要O(n^3)的代价, 也就是有三重循环, 你的程序里好像少了)2. 写向量内积x^Ty, 矩阵乘向量y=Ax, 以及矩阵乘矩阵C=AB的cuda程序(m*n = m*k x k*n, 三个维度要不一样, 不仅包含的情况广泛, 也便于测试), 这样至少保证了你能用cuda驾驭最简单的三重循环3. 把串行的lu分解程序复制一份, 逐步改成cuda的, 串行的原版用于调试的时候做参考

6，怎么用gpu跑r语言代码

用BLAS库进行。现在做的DNN、CNN都是在底层把计算转换为矩阵乘法。加速矩阵乘法就是用的BLAS库。很多情况下，application叫做R standard interface，就是单线程实现的矩阵乘的库，可以很容易地把这个库替换下面的部分，既可以替换成GPU加速的cuBLAS库，也可以是多核或多线程的intel的MKL库和OpenBLAS。通过这种方式，可以很快地提高矩阵运算速度。Linux下有个NVBLAS库，它其实是cuBLAS的wrapper，从它里面就可以调整各种精度的矩阵乘。它不仅支持单GPU，还支持多GPU。它的主要好处是对code不需要做任何改变，也就是zero programming effort，只需要把NVBLAS库load在前面，这个库就被替换成cuBLAS，跑到GPU上。所以在做应用程序开发，大家通常有一种思路，如果想加速一个计算，就尝试把这个计算转换成矩阵计算，并加载各种多线程库或并行库，那么程序可以得到很快地提高，这其中不需要太多code的重写。然后看下benchmark，有两种benchmark。蓝色的线是用原来的的R跑的程序，可以看到运行时间多很多，加载了NVBLAS库以后，运行时间少了很多。其他是一些在很多程序里运用的基础算法。当程序比较依赖于这种基础算法，就可以考虑加载很多并行库，来看程序的运行效果。

7，cublaslib有win32版吗

cublas.lib有win32版你只需要YaST2SUSE界一个很出众的地方在于，它们将绝大多数的系统管理集中于一个名为YaST2（另一个设置工具）的工具。你可以从YaST2里面处理许多事情――其中一件事就是管理系系统上的软件。我准备使用最新版本的openSUSE（13.2）和KDE桌面。如果你选择了GNOME桌面环境，这不会改变YaST（只是改变你如何找到YaST2）。找到YaST2的最容易的方式就是，打开KDE“K”菜单，在搜索栏中输入“yast”（见图1）。YaST2项出现后，点击它，即可启动这款工具。图1：从KDE菜单打开YasST2配置工具一旦YaST2打开，点击左侧导航面板上的Software（软件）项（见图2），就可以显示所有可用的与软件相关的项。图2：你可以准备开始使用YaST2来管理软件了安装软件我想演示的第一点就是如何安装一款软件。这相当简单。从YaST2的Software（软件）部分，点击SoftwareManagement（软件管理），等待软件管理系统打开。
cublas.lib有win32版1.配置环境我在自己的笔记本配置的caffe，配置的环境为：Windows 7 64位 + cuda6.5 + Opencv2.49 +VS2013。假设在配置caffe之前，你已经准备好这些。本文中将给出一些编译好的依赖库，如果你也是用的Windows 7 64位+VS2013，可以直接使用。2.准备依赖库在Windows下配置caffe，一个很主要的问题就是依赖库的编译。不像在Ubuntu下那么方便，在Windows下，依赖库都需要使用vs2013进行编译才能使用。下面我将介绍caffe需要的依赖库（如果你也是win7 64位+VS2013，可以直接使用我提供的依赖库）。2.1 boostboost可以下载源码进行编译，也可以直接下载安装文件。我使用的是后者，方便、快捷。我使用的是：boost_1.56_0-msvc-12.0-64.exe注意下载适合你的配置环境的boost版本即可。下载完毕，双击运行安装文件即可

8，如何用MATLAB求逆矩阵

如何用MATLAB求逆矩阵 如果英文好呢，自己看目录 不好还是先看中文的教材，对matlab的框架和功能有了一定的了解后，自己也就看的懂帮助里面的内容了，以后不懂再自己查帮助 求逆矩阵一般有2种方法： 1、伴随矩阵法。A的逆矩阵=A的伴随矩阵/A的行列式。 2、初等变换法。A和单位矩阵同时进行初等行（或列）变换，当A变成单位矩阵的时候，单位矩阵就变成了A的逆矩阵。 第2种方法比较简单，而且变换过程还可以发现矩阵A是否可逆（即A的行列式是否等于0）。 伴随矩阵的求法参见教材。矩阵可逆的充要条件是系数行列式不等于零。 简单的inv（）函数求： a=[4 1 -5;-2 3 1;3 -1 4] a = 4 1 -5 -2 3 1 3 -1 4 >> inv(a) ans = 0.1327 0.0102 0.1633 0.1122 0.3163 0.0612 -0.0714 0.0714 0.1429 如何用matlab求矩阵的广义逆矩阵 举个例子 A=rand(3，3)； B=inv(A) B为A的逆矩阵 如何用stata求矩阵的逆矩阵 pwcorr命令，help一下这个命令即可。 相关性是指两个变量之间的变化趋势的一致性,如果两个变量变化趋势一致,那么就可以认为这两个变量之间存在着一定的关系(但必须是有实际经济意义的两个变量才能说有一定的关系)。相关性分析也是常用的统计方法,用SPSS统计软件操作起来也很简单,具体方法步骤如下。 选取在理论上有一定关系的两个变量,如用X,Y表示,数据输入到SPSS中。 从总体上来看,X和Y的趋势有一定的一致性。 为了解决相似性强弱用SPSS进行分析,从分析-相关-双变量。 打开双变量相关对话框,将X和Y选中导入到变量窗口。 然后相关系数选择Pearson相关系数,也可以选择其他两个,这个只是统计方法稍有差异,一般不影响结论。 点击确定在结果输出窗口显示相关性分析结果,可以看到X和Y的相关性系数为0.766,对应的显著性为0.076,如果设置的显著性水平位0.05,则未通过显著性检验,即认为虽然两个变量总体趋势有一致性,但并不显著。 相关分析研究的是两个变量的相关性,但你研究的两个变量必须是有关联的,如果你把历年人口总量和你历年的身高做相关性分析,分析结果会呈现显著地相关,但它没有实际的意义,因为人口总量和你的身高都是逐步增加的,从数据上来说是有一致性,但他们没有现实意义。 如何用cholesky分解求逆矩阵 如果使用cholesky分解，则A = RTR R是上三角阵 则 A?1=（RTR）?1 = R?1 （RT）?1 =R?1 （R?1） T 矩阵求逆矩阵时如何用初等变换 先求出使得矩阵化为单位矩阵的一系列初等变换 然后再将这些初等按相反的次序作用于单位矩阵即得逆矩阵 如何用逆矩阵解矩阵方程 你这个问题其实是线性规划里的一个问题，用单纯形法即可解。这种不是人解的，应该用计算机路径搜索法，用A里的向量张成的子空间减去C张成的子空间，然后在超平面的棱点上搜索。你的第一个问题，非齐次的显然比你补充后的问题的难度要大得多。求P,Q的交集，这一步有专门的凸集分离定理Farkas定理。 如何用matlab 求矩阵的逆 可以调用matlab中的 inv 函数。 调用格式如下：Y=inv（x） 输入矩阵X必须为方阵。 输出Y的精度默认为0.0001. 如何用cublas计算逆矩阵 一般考试的时候,矩阵求逆最简单的办法是用增广矩阵 如果要求逆的矩阵是A 则对增广矩阵(A E)进行初等行变换 E是单位矩阵 将A化到E,此时此矩阵的逆就是原来E的位置上的那个矩阵 原理是 A逆乘以(A E) = (E A逆) 初等行变换就是在矩阵的左边乘以A的逆矩阵得到的 至于特殊的...对角矩阵的逆就是以对角元的倒数为对角元的对角矩阵 剩下的只能是定性的 比如上三角阵的逆一定是上三角的 等等 考试的时候不会让你算太繁的矩阵 如何用初等变换求逆矩阵 我们假设给了一个A矩阵，则如何求A得逆矩阵呢 我们知道如果PA=E1，则P矩阵是A的逆矩阵。 然而A矩阵的每一次行变换都相当于A矩阵左乘了一个初等矩阵P1，所以A的所有行变换可以看为多个初等矩阵左乘A矩阵，即P1P2P3...Pn=P，还有一个条件就是PE2=P，由此可以看出，当A和E2做相同的行变换，且A变成E1矩阵时，E2矩阵变为P矩阵，即A的逆矩阵，这里E矩阵标12是为了帮助理解区分，E1 E2都是单位矩阵。 接下来你只需要在A矩阵右边加一个单位矩阵，然后在对这个组合矩阵进行行变换，使A矩阵变为E矩阵，右边则得到了P矩阵，即A的逆矩阵。 纯手打，如有误，请指出！

9，CUDA和OpenCL有什么区别

从很多方面来看，CUDA和OpenCL的关系都和DirectX与OpenGL的关系很相像。如同DirectX和OpenGL一样，CUDA和OpenCL中，前者是配备完整工具包、针对单一供应商(NVIDIA)的成熟的开发平台，后者是一个开放的标准。 虽然两者抱着相同的目标：通用并行计算。但是CUDA仅仅能够在NVIDIA的GPU硬件上运行，而OpenCL的目标是面向任何一种Massively Parallel Processor，期望能够对不同种类的硬件给出一个相同的编程模型。由于这一根本区别，二者在很多方面都存在不同： 1）开发者友好程度。CUDA在这方面显然受更多开发者青睐。原因在于其统一的开发套件(CUDA Toolkit, NVIDIA GPU Computing SDK以及NSight等等)、非常丰富的库(cuFFT, cuBLAS, cuSPARSE, cuRAND, NPP, Thrust)以及NVCC(NVIDIA的CUDA编译器)所具备的PTX(一种SSA中间表示，为不同的NVIDIA GPU设备提供一套统一的静态ISA)代码生成、离线编译等更成熟的编译器特性。相比之下，使用OpenCL进行开发，只有AMD对OpenCL的驱动相对成熟。 2）跨平台性和通用性。这一点上OpenCL占有很大优势（这也是很多National Laboratory使用OpenCL进行科学计算的最主要原因）。OpenCL支持包括ATI,NVIDIA,Intel,ARM在内的多类处理器，并能支持运行在CPU的并行代码，同时还独有Task-Parallel Execution Mode，能够更好的支持Heterogeneous Computing。这一点是仅仅支持数据级并行并仅能在NVIDIA众核处理器上运行的CUDA无法做到的。 3）市场占有率。作为一个开放标准，缺少背后公司的推动，OpenCL显然没有占据通用并行计算的主流市场。NVIDIA则凭借CUDA在科学计算、生物、金融等领域的推广牢牢把握着主流市场。再次想到OpenGL和DirectX的对比，不难发现公司推广的高效和非盈利机构/标准委员会的低效(抑或谨慎，想想C++0x)。 很多开发者都认为，由于目前独立显卡市场的萎缩、新一代处理器架构(AMD的Graphics Core Next (GCN)、Intel的Sandy Bridge以及Ivy Bridge)以及新的SIMD编程模型(Intel的ISPC等)的出现，未来的通用并行计算市场会有很多不确定因素，CUDA和OpenCL都不是终点，我期待未来会有更好的并行编程模型的出现(当然也包括CUDA和OpenCL，如果它们能够持续发展下去)。

10，CUDA并行计算技术是啥意思此技术意义何在 硬件

CUDA　　CUDA(Compute Unified Device Architecture)，显卡厂商NVidia推出的运算平台。　　随着显卡的发展，GPU越来越强大，而且GPU为显示图像做了优化。在计算上已经超越了通用的CPU。如此强大的芯片如果只是作为显卡就太浪费了，因此NVidia推出CUDA，让显卡可以用于图像计算以外的目的。　　目前只有G80平台的NVidia显卡才能使用CUDA，工具集的核心是一个C语言编译器。G80中拥有128个单独的ALU，因此非常适合并行计算，而且数值计算的速度远远优于CPU。　　CUDA的SDK中的编译器和开发平台支持Windows、Linux系统，可以与Visual Studio2005集成在一起。　　目前这项技术处在起步阶段，仅支持32位系统，编译器不支持双精度数据等问题要在晚些时候解决。Geforce8CUDA（Compute Unified Device Architecture）是一个新的基础架构，这个架构可以使用GPU来解决商业、工业以及科学方面的复杂计算问题。它是一个完整的GPGPU解决方案，提供了硬件的直接访问接口，而不必像传统方式一样必须依赖图形API接口来实现GPU的访问。在架构上采用了一种全新的计算体系结构来使用GPU提供的硬件资源，从而给大规模的数据计算应用提供了一种比CPU更加强大的计算能力。CUDA采用C语言作为编程语言提供大量的高性能计算指令开发能力，使开发者能够在GPU的强大计算能力的基础上建立起一种效率更高的密集数据计算解决方案。　　从CUDA体系结构的组成来说，包含了三个部分：开发库、运行期环境和驱动（表2）。　　开发库是基于CUDA技术所提供的应用开发库。目前CUDA的1.1版提供了两个标准的数学运算库——CUFFT（离散快速傅立叶变换）和CUBLAS（离散基本线性计算）的实现。这两个数学运算库所解决的是典型的大规模的并行计算问题，也是在密集数据计算中非常常见的计算类型。开发人员在开发库的基础上可以快速、方便的建立起自己的计算应用。此外，开发人员也可以在CUDA的技术基础上实现出更多的开发库。　　运行期环境提供了应用开发接口和运行期组件，包括基本数据类型的定义和各类计算、类型转换、内存管理、设备访问和执行调度等函数。基于CUDA开发的程序代码在实际执行中分为两种，一种是运行在CPU上的宿主代码（Host Code），一种是运行在GPU上的设备代码（Device Code）。不同类型的代码由于其运行的物理位置不同，能够访问到的资源不同，因此对应的运行期组件也分为公共组件、宿主组件和设备组件三个部分，基本上囊括了所有在GPGPU开发中所需要的功能和能够使用到的资源接口，开发人员可以通过运行期环境的编程接口实现各种类型的计算。
意义就是...让电脑变的更小..

文章TAG：cublas  如何配置cublas  symm函数参数  
下一篇