CuSparse csrmm 示例

Question

我想知道Nvidia或其他可信来源是否提供了使用cusparse库中csrmm函数将稀疏矩阵与密集矩阵相乘的示例。

提前感谢您。

- The Hiary

Answer 1

参考文档，csrmm函数是用于稀疏矩阵与密集矩阵相乘的功能:

C=α∗op(A)∗B+β∗C 

"其中A是一个m×n的稀疏矩阵...B和C是密集矩阵。"

"如果您想查看示例用法，请参阅文档附录B中提供的示例：链接："

/* exercise Level 3 routines (csrmm) */
cudaStat1 = cudaMalloc((void**)&z, 2*(n+1)*sizeof(z[0]));   
if (cudaStat1 != cudaSuccess) {
    CLEANUP("Device malloc failed (z)");
    return 1;
}
cudaStat1 = cudaMemset((void *)z,0, 2*(n+1)*sizeof(z[0]));    
if (cudaStat1 != cudaSuccess) {
    CLEANUP("Memset on Device failed");
    return 1;
}
status= cusparseDcsrmm(handle, CUSPARSE_OPERATION_NON_TRANSPOSE, n, 2, n, 
                       nnz, &dfive, descr, cooVal, csrRowPtr, cooColIndex, 
                       y, n, &dzero, z, n+1);
if (status != CUSPARSE_STATUS_SUCCESS) {
    CLEANUP("Matrix-matrix multiplication failed");
    return 1;
}  

在附录B给出的完整示例中，稀疏矩阵A由descr（矩阵类型描述符）、cooVal（A的非零值）、csrRowPtr（A的CSR行指针）和cooColIndex（A的COO列索引）表示。y是指向与B对应的密集矩阵的指针，z是指向通用公式中C对应的密集矩阵的指针。

如果您想进行密集乘以稀疏乘积，您可能还会对@talonmies在这个问题中的评论感兴趣：

这是矩阵点积的基本结合律，即（Dense * Sparse）。T == Sparse.T * Dense.T

- Robert Crovella