在 cuBLAS 中,cublasIsamin()
给出单精度数组的 argmin。
这是完整的函数声明:cublasStatus_t cublasIsamin(cublasHandle_t handle, int n,
const float *x, int incx, int *result)
cuBLAS 程序员指南提供了有关 cublasIsamin()
的信息。参数:
如果我使用 主持人 (CPU) 内存 result
,然后 cublasIsamin
工作正常。下面是一个例子:
void argmin_experiment_hostOutput(){
float h_A[4] = {1, 2, 3, 4}; int N = 4;
float* d_A = 0;
CHECK_CUDART(cudaMalloc((void**)&d_A, N * sizeof(d_A[0])));
CHECK_CUBLAS(cublasSetVector(N, sizeof(h_A[0]), h_A, 1, d_A, 1));
cublasHandle_t handle; CHECK_CUBLAS(cublasCreate(&handle));
int result; //host memory
CHECK_CUBLAS(cublasIsamin(handle, N, d_A, 1, &result));
printf("argmin = %d, min = %f \n", result, h_A[result]);
CHECK_CUBLAS(cublasDestroy(handle));
}
但是,如果我使用 设备 (GPU) 内存
result
,然后 cublasIsamin
段错误。这是一个段错误的例子:void argmin_experiment_deviceOutput(){
float h_A[4] = {1, 2, 3, 4}; int N = 4;
float* d_A = 0;
CHECK_CUDART(cudaMalloc((void**)&d_A, N * sizeof(d_A[0])));
CHECK_CUBLAS(cublasSetVector(N, sizeof(h_A[0]), h_A, 1, d_A, 1));
cublasHandle_t handle; CHECK_CUBLAS(cublasCreate(&handle));
int* d_result = 0;
CHECK_CUDART(cudaMalloc((void**)&d_result, 1 * sizeof(d_result[0]))); //just enough device memory for 1 result
CHECK_CUDART(cudaMemset(d_result, 0, 1 * sizeof(d_result[0])));
CHECK_CUBLAS(cublasIsamin(handle, N, d_A, 1, d_result)); //SEGFAULT!
CHECK_CUBLAS(cublasDestroy(handle));
}
Nvidia 指南说`cublasIsamin()` 可以输出到设备内存。我究竟做错了什么?
动机:我想在多个流中同时计算多个向量的 argmin()。输出到主机内存需要 CPU-GPU 同步,似乎会杀死多内核并发。所以,我想将 argmin 输出到设备内存。
最佳答案
CUBLAS V2 API 不支持将标量结果写入设备内存。但它默认不支持这个。根据文档的第 2.4 节“标量参数”,您需要使用 cublasSetPointerMode()
使 API 意识到标量参数指针将驻留在设备内存中。请注意,这也会使这些级别 1 BLAS 函数异步,因此您必须确保在尝试访问结果指针之前 GPU 已完成内核。
见 this answer一个完整的工作示例。
关于cuda - cuBLAS argmin -- 如果输出到设备内存会出现段错误吗?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/13718253/