Я пытаюсь реализовать умножение матрицы на вектор на графическом процессоре (с использованием CUDA).
В моем коде C ++ (CPU) я загружаю матрицу как плотную матрицу, а затем выполняю умножение матрицы на вектор с помощью CUDA. Я также использую разделяемую память для повышения производительности.
- Как я могу эффективно загрузить матрицу, зная, что моя матрица является разреженной матрицей?
Ниже моя функция C ++ для загрузки матрицы:
int readMatrix( char* filename, float* &matrix, unsigned int *dim = NULL, int majority = ROW_MAJOR )
{
unsigned int w, h, x, y, num_entries;
float val;
std::ifstream file( filename );
if ( file )
{
file >> h >> w >> num_entries;
cout << w << " " << h << " " << num_entries << "\n";
assert( w == h || w == 1 || h == 1 );
if( dim != NULL ) *dim = std::max( w, h );
matrix = new float[ w * h ];
unsigned int i;
for( i = 0; i < num_entries; i++ ){
if( file.eof() ) break;
file >> y >> x >> val;
if( majority == ROW_MAJOR ){
matrix[ w * y + x ] = val;
} else if( majority == COLUMN_MAJOR ){
matrix[ h * x + y ] = val;
}
}
file.close();
if( i == num_entries )
std::cout << "\nFile read successfully\n";
else
std::cout << "\nFile read successfully but seems defective:\n num entries read = " << i << ", entries epected = " << num_entries << "\n";
// print first few elements
if( w == h ){
for( unsigned int i = 0; i < w; i++ ){
printf("\n");
for( unsigned int j = 0; j < h; j++ ){
printf("%.2f ", matrix[ j + w * i ] );
}
}
}
else{
printf("\n");
for( unsigned int j = 0; j < h; j++ ){
printf("%.2f ", matrix[ j ] );
}
}
} else {
std::cout << "Unable to open file\n";
return false;
}
return true;
}
Ниже приведена моя функция ядра CUDA, которая обрабатывает умножение матрицы на вектор:
__global__ void
_cl_matrix_vector_( float *A, float *b, float *x, int dim )
{
extern __shared__ float vec[];
unsigned int idx = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
float temp = 0.0;
int vOffs = 0;
//load vector into shared memory
for (int i = 0; i < (dim/blockDim.x) + 1 ; ++i, vOffs+= blockDim.x) {
vec[vOffs + threadIdx.x] = b[vOffs + threadIdx.x];
}
//make sure all threads are synchronized
__syncthreads();
if (idx < dim) {
temp = 0.0;
//dot product (multiplication)
for (int i = 0; i < dim; i++){
temp += A[idx * dim + i] * vec[i];
}
x[idx] = temp;
}
}
- Какие необходимые изменения я должен внести в свой код CUDA, чтобы учесть, что моя матрица является разреженной матрицей?
- На форуме я узнал, что мы также можем использовать заполнение, чтобы иметь возможность оптимизировать производительность, но для этого мне нужно изменить способ чтения матрицы / сортировки матрицы. Есть идеи, как реализовать это заполнение так, как я читаю матрицу и выполняю расчет?
