縮放矩陣的行與CUDA

Question

在GPU上的一些計算，我需要在一個矩陣是按比例的行，使得在一個給定的行總和的所有元素爲1。

 
| a1,1 a1,2 ... a1,N | | alpha1*a1,1 alpha1*a1,2 ... alpha1*a1,N | 
| a2,1 a2,2 ... a2,N | => | alpha2*a2,1 alpha2*a2,2 ... alpha2*a2,N | 
| .   . | | .        . | 
| aN,1 aN,2 ... aN,N | | alphaN*aN,1 alphaN*aN,2 ... alphaN*aN,N | 

其中

 
alphai = 1.0/(ai,1 + ai,2 + ... + ai,N) 

我需要alpha的向量和縮放矩陣，我想在儘可能少的blas調用中做到這一點。代碼將在nvidia CUDA硬件上運行。有誰知道有什麼聰明的方法來做到這一點？

Answer 1

如果您使用帶單位矢量的BLAS gemv，結果將是您需要的縮放因子倒數的向量（1/alpha）。這是很容易的部分。

因爲標準BLAS沒有像您可以使用的Hadamard產品操作符那樣的東西，所以將這些因素按行應用有點困難。另外，因爲您提到了BLAS，我認爲您正在爲矩陣使用列主要順序存儲，這對於行方式操作來說並不那麼簡單。 真的很慢這樣做的方式是BLAS scal每行有一個音高，但這需要每行一個BLAS調用和由於合併效果和L1緩存一致性，傾斜的內存訪問會導致性能下降。

我的建議是使用自己的內核進行第二次操作。它不必是那麼複雜，也許只有這樣的事：

template<typename T> 
__global__ void rowscale(T * X, const int M, const int N, const int LDA, 
          const T * ralpha) 
{ 
    for(int row=threadIdx.x; row<M; row+=gridDim.x) { 
     const T rscale = 1./ralpha[row]; 
     for(int col=blockIdx.x; col<N; col+=blockDim.x) 
      X[row+col*LDA] *= rscale; 
    } 
} 

這只是有一堆通過排縱列踩着塊，縮放，因爲他們走。應適用於任何大小的列主要有序矩陣。內存訪問應該被合併，但取決於你對性能的擔憂程度，你可以嘗試一些優化。它至少給出了要做什麼的總體思路。

Answer 2

Cublas 5.0引入了一個叫做cublas（Type）dgmm的類似Blas的例程，它是矩陣乘對角線矩陣（用向量表示）的乘法。

有一個左邊的選項（它將縮放行）或右邊的選項來縮放列。

有關詳細信息，請參閱CUBLAS 5.0文檔。

因此，在您的問題中，您需要創建一個包含GPU上的所有alpha的矢量，並使用帶有左邊選項的cublasdgmm。

Answer 3

我想更新上面的答案，並考慮使用CUDA Thrust的thrust::transform和cuBLAS的cublas<t>dgmm。我跳過比例的計算係數alpha的，因爲這已經在

Reduce matrix rows with CUDA

和

被已辦理

Reduce matrix columns with CUDA

下面是一個完整的例子：

#include <thrust/device_vector.h> 
#include <thrust/reduce.h> 
#include <thrust/random.h> 
#include <thrust/sort.h> 
#include <thrust/unique.h> 
#include <thrust/equal.h> 

#include <cublas_v2.h> 

#include "Utilities.cuh" 
#include "TimingGPU.cuh" 

/**************************************************************/ 
/* CONVERT LINEAR INDEX TO ROW INDEX - NEEDED FOR APPROACH #1 */ 
/**************************************************************/ 
template <typename T> 
struct linear_index_to_row_index : public thrust::unary_function<T,T> { 

    T Ncols; // --- Number of columns 

    __host__ __device__ linear_index_to_row_index(T Ncols) : Ncols(Ncols) {} 

    __host__ __device__ T operator()(T i) { return i/Ncols; } 
}; 

/***********************/ 
/* RECIPROCAL OPERATOR */ 
/***********************/ 
struct Inv: public thrust::unary_function<float, float> 
{ 
    __host__ __device__ float operator()(float x) 
    { 
     return 1.0f/x; 
    } 
}; 

/********/ 
/* MAIN */ 
/********/ 
int main() 
{ 
    /**************************/ 
    /* SETTING UP THE PROBLEM */ 
    /**************************/ 

    const int Nrows = 10;   // --- Number of rows 
    const int Ncols = 3;   // --- Number of columns 

    // --- Random uniform integer distribution between 0 and 100 
    thrust::default_random_engine rng; 
    thrust::uniform_int_distribution<int> dist1(0, 100); 

    // --- Random uniform integer distribution between 1 and 4 
    thrust::uniform_int_distribution<int> dist2(1, 4); 

    // --- Matrix allocation and initialization 
    thrust::device_vector<float> d_matrix(Nrows * Ncols); 
    for (size_t i = 0; i < d_matrix.size(); i++) d_matrix[i] = (float)dist1(rng); 

    // --- Normalization vector allocation and initialization 
    thrust::device_vector<float> d_normalization(Nrows); 
    for (size_t i = 0; i < d_normalization.size(); i++) d_normalization[i] = (float)dist2(rng); 

    printf("\n\nOriginal matrix\n"); 
    for(int i = 0; i < Nrows; i++) { 
     std::cout << "[ "; 
     for(int j = 0; j < Ncols; j++) 
      std::cout << d_matrix[i * Ncols + j] << " "; 
     std::cout << "]\n"; 
    } 

    printf("\n\nNormlization vector\n"); 
    for(int i = 0; i < Nrows; i++) std::cout << d_normalization[i] << "\n"; 

    TimingGPU timerGPU; 

    /*********************************/ 
    /* ROW NORMALIZATION WITH THRUST */ 
    /*********************************/ 

    thrust::device_vector<float> d_matrix2(d_matrix); 

    timerGPU.StartCounter(); 
    thrust::transform(d_matrix2.begin(), d_matrix2.end(), 
         thrust::make_permutation_iterator(
           d_normalization.begin(), 
           thrust::make_transform_iterator(thrust::make_counting_iterator(0), linear_index_to_row_index<int>(Ncols))), 
         d_matrix2.begin(), 
         thrust::divides<float>()); 
    std::cout << "Timing - Thrust = " << timerGPU.GetCounter() << "\n"; 

    printf("\n\nNormalized matrix - Thrust case\n"); 
    for(int i = 0; i < Nrows; i++) { 
     std::cout << "[ "; 
     for(int j = 0; j < Ncols; j++) 
      std::cout << d_matrix2[i * Ncols + j] << " "; 
     std::cout << "]\n"; 
    } 

    /*********************************/ 
    /* ROW NORMALIZATION WITH CUBLAS */ 
    /*********************************/ 
    d_matrix2 = d_matrix; 

    cublasHandle_t handle; 
    cublasSafeCall(cublasCreate(&handle)); 

    timerGPU.StartCounter(); 
    thrust::transform(d_normalization.begin(), d_normalization.end(), d_normalization.begin(), Inv()); 
    cublasSafeCall(cublasSdgmm(handle, CUBLAS_SIDE_RIGHT, Ncols, Nrows, thrust::raw_pointer_cast(&d_matrix2[0]), Ncols, 
        thrust::raw_pointer_cast(&d_normalization[0]), 1, thrust::raw_pointer_cast(&d_matrix2[0]), Ncols)); 
    std::cout << "Timing - cuBLAS = " << timerGPU.GetCounter() << "\n"; 

    printf("\n\nNormalized matrix - cuBLAS case\n"); 
    for(int i = 0; i < Nrows; i++) { 
     std::cout << "[ "; 
     for(int j = 0; j < Ncols; j++) 
      std::cout << d_matrix2[i * Ncols + j] << " "; 
     std::cout << "]\n"; 
    } 

    return 0; 
} 

Utilities.cu和Utilities.cuh文件被擋住了here並在此處省略。 TimingGPU.cu和TimingGPU.cuh保持爲here並且也被省略。

我已經測試上的開普勒K20C上面的代碼，並且這些是結果：

    Thrust  cuBLAS 
2500 x 1250  0.20ms  0.25ms 
5000 x 2500  0.77ms  0.83ms 

在cuBLAS定時，我不包括cublasCreate時間。即使如此，CUDA Thrust版本似乎更方便。