Умножение матриц PyOpenCL

У меня есть этот код для умножения матриц с помощью pyopenCL. Моя проблема в том, что в некоторых матрицах результат неправильный, и я не понимаю, почему. После некоторого исследования я думаю, что это связано с глобальным размером чего-то в этом роде, но я не понимаю, как установить эти значения.

Например:

матрицы с использованием numpy dtype = float32

матрица 1:

[[ 0.99114645  0.09327769  0.90075564  0.8913309 ]
[ 0.59739089  0.13906649  0.94246316  0.65673178]
[ 0.24535166  0.68942326  0.41361505  0.5789603 ]
[ 0.31962237  0.17714553  0.49025267  0.21861202]]

матрица2:

[[ 0.41509482  0.82779616  0.74143827  0.37681136]
[ 0.88058949  0.01039944  0.4342753   0.45752665]
[ 0.60375261  0.21243185  0.88312167  0.97394323]
[ 0.60855824  0.69482827  0.61627114  0.57155776]]

ожидаемый результат:

[[ 1.57981943  1.63210835  2.12016045  1.80288424]
[ 1.3391085   1.15248911  1.7403561   1.58199609]
[ 1.31099532  0.70041376  1.20338154  1.14162762]
[ 0.71769556  0.52246746  0.88158722  0.8039138 ]]

результат скрипта:

[[ 1.20828819  0.73175305  1.64546931  1.42526579]
[ 1.13179159  0.46403384  1.20692348  1.14317513]
[ 1.25328159  0.86723316  1.58679342  1.40186214]
[ 1.35214019  0.6795128   1.73811913  1.48048854]]

сценарий:

def openCL_multiplication(matrix1, matrix2, res):

import pyopencl as cl
import numpy as np
import numpy.linalg as la

ctx = cl.create_some_context()
queue = cl.CommandQueue(ctx)

mf = cl.mem_flags
a_buf = cl.Buffer(ctx, mf.READ_ONLY | mf.COPY_HOST_PTR, hostbuf=matrix1)
b_buf = cl.Buffer(ctx, mf.READ_ONLY | mf.COPY_HOST_PTR, hostbuf=matrix2)
dest_buf = cl.Buffer(ctx, mf.WRITE_ONLY, matrix1.nbytes )


prg = cl.Program(ctx, """
    __kernel void multiplymatrices(const unsigned int size, __global float * matrix1, __global float * matrix2, __global float * res) {

    int i = get_global_id(1); 
    int j = get_global_id(0);

    res[i + size * j] = 0;

    for (int k = 0; k < size; k++)
    {
        res[i + size * j] += matrix1[i + size * k] * matrix2[k + size * j];
    }

    }
    """).build()

t0 = datetime.datetime.now()

prg.multiplymatrices(queue, matrix1.shape, None,np.int32(len(matrix1)) ,a_buf, b_buf, dest_buf)

final_matrix = np.empty_like(matrix1)
cl.enqueue_copy(queue, final_matrix , dest_buf)

print  final_matrix


delta_t = datetime.datetime.now() - t0
print 'OpenCL Multiplication: ' + str(delta_t)

return final_matrix

Спасибо!


python opencl pyopencl ati
person Igor Cruz    schedule 05.03.2013    source источник
comment
удаление тега cuda, поскольку это, похоже, не имеет ничего общего с cuda   -  person Robert Crovella    schedule 06.03.2013
comment
@RobertCrovella, ты меня опередил: D   -  person RoBiK    schedule 06.03.2013
comment
Где вы инициализируете выходной буфер до 0?   -  person Eric Bainville    schedule 06.03.2013
comment
да, я так и сделал, и результат такой же   -  person Igor Cruz    schedule 06.03.2013
comment
Вы говорите, что с некоторыми матрицами результат неверен. Для каких матриц это правильно? Вы пытались установить одну из матриц в Identity? Можете ли вы обновить код с инициализацией выходной матрицы? Текущий код, похоже, увеличивает неинициализированный буфер.   -  person Eric Bainville    schedule 06.03.2013
comment
например, такие матрицы, как [1 2 3] [4 5 6] [7 8 9] * единичная матрица, результат правильный. Так же редактировал код с инициализацией буфера.   -  person Igor Cruz    schedule 06.03.2013
comment
Оба пути вашего кода могут иметь разные соглашения о матричном хранении. Попробуйте поменять местами матрицы A и B в вызове OpenCL, чтобы узнать, так ли это.   -  person Eric Bainville    schedule 06.03.2013

Ответы (1)


arrow_upward
2
arrow_downward

Ну думаю с ядром все нормально. Я даже могу назвать результат скрипта правильным. Все зависит от того, как вы относитесь к своим матрицам :-) Если вы хотите получить ожидаемый результат. Я бы изменил это:

res[i + size * j] += matrix1[i + size * k] * matrix2[k + size * j];

к этому:

res[i + size * j] += matrix1[k + size * i] * matrix2[j + size * k];

Надеюсь это поможет.

person alariq    schedule 06.03.2013