CUDA 矩阵相乘完整代码

首页 > 代码库 > CUDA 矩阵相乘完整代码

2024-07-17 23:15:59 224人阅读

#include "cuda_runtime.h"
#include "device_launch_parameters.h"

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <time.h>
#include "cublas_v2.h"

#define BLOCK_SIZE 16

cudaError_t multiCuda(float *c, float *a, float *b, unsigned int aH, unsigned int aW, unsigned int bH, unsigned int bW);

__global__ void multiKernel(float *c, float *a, float*b, unsigned int aW, unsigned int bW)
{
　　//saved in register
　　int xBlock = blockIdx.x;
　　int yBlock = blockIdx.y;

　　int xThread = threadIdx.x;
　　int yThread = threadIdx.y;

　　unsigned int aWidth = aW;
　　unsigned int bWidth = bW;

　　float Cvalue= http://www.mamicode.com/0;

　　for(int i=0; i< aWidth/BLOCK_SIZE; ++i)
　　{
　　　　__shared__ int aSub[BLOCK_SIZE][BLOCK_SIZE];
　　　　__shared__ int bSub[BLOCK_SIZE][BLOCK_SIZE];

　　　　aSub[yThread][xThread] = a[(yBlock*blockDim.y + yThread)*aWidth + i*blockDim.x + xThread];
　　　　bSub[yThread][xThread] = b[(i*blockDim.y + yThread)*bWidth + xBlock*blockDim.x + xThread];

　　　　__syncthreads();

　　　　for(int e=0; e<BLOCK_SIZE; ++e)
　　　　{
　　　　　　Cvalue += aSub[yThread][e]*bSub[e][xThread];
　　　　}
　　　　__syncthreads();
　　}

　　int cIndex = (yBlock*blockDim.y + yThread)*bWidth + xBlock*blockDim.x + xThread;
　　c[cIndex] = Cvalue;
}

__global__ void multiKernel_NoLoop(float *c, float *a, float*b, unsigned int aW, unsigned int bW)
{
　　int xBlock = blockIdx.x;
　　int yBlock = blockIdx.y;

　　int xThread = threadIdx.x;
　　int yThread = threadIdx.y;

　　unsigned int aWidth = aW;
　　unsigned int bWidth = bW;

　　float Cvalue= http://www.mamicode.com/0;

　　for(int i=0; i< aWidth/BLOCK_SIZE; ++i)
　　{
　　　　__shared__ int aSub[BLOCK_SIZE][BLOCK_SIZE];
　　　　__shared__ int bSub[BLOCK_SIZE][BLOCK_SIZE];

　　　　aSub[yThread][xThread] = a[(yBlock*blockDim.y + yThread)*aWidth + i*blockDim.x + xThread];
　　　　bSub[yThread][xThread] = b[(i*blockDim.y + yThread)*bWidth + xBlock*blockDim.x + xThread];

　　　　__syncthreads();

　　　　Cvalue += aSub[yThread][0]*bSub[0][xThread] + aSub[yThread][1]*bSub[1][xThread] + \
　　　　　　　　　　aSub[yThread][2]*bSub[2][xThread] + aSub[yThread][3]*bSub[3][xThread] + \
　　　　　　　　　　aSub[yThread][4]*bSub[4][xThread] + aSub[yThread][5]*bSub[5][xThread] + \
　　　　　　　　　　aSub[yThread][6]*bSub[6][xThread] + aSub[yThread][7]*bSub[7][xThread] + \
　　　　　　　　　　aSub[yThread][8]*bSub[8][xThread] + aSub[yThread][9]*bSub[9][xThread] + \
　　　　　　　　　　aSub[yThread][10]*bSub[10][xThread] + aSub[yThread][11]*bSub[11][xThread] + \
　　　　　　　　　　aSub[yThread][12]*bSub[12][xThread] + aSub[yThread][13]*bSub[13][xThread] + \
　　　　　　　　　　aSub[yThread][14]*bSub[14][xThread] + aSub[yThread][15]*bSub[15][xThread] ;

　　　　__syncthreads();
　　}

　　int cIndex = (yBlock*blockDim.y + yThread)*bWidth + xBlock*blockDim.x + xThread;
　　c[cIndex] = Cvalue;
}

cudaError_t multiWithcuBlase(float *c, float *a, float *b, unsigned int aH, unsigned int aW, unsigned int bH, unsigned int bW);

void multiCPU(float *c, float *a, float *b, unsigned int aH, unsigned int aW, unsigned int bH, unsigned int bW);

int main()
{
　　const unsigned int aH = 320;
　　const unsigned int aW = 320;
　　const unsigned int bW = 320;
　　const unsigned int bH = aW;
　　const unsigned int cH = aH;
　　const unsigned int cW = bW;

　　float *cpu_a, *cpu_b,*cpu_c;

　　cpu_a = (float*)malloc(aH*aW*sizeof(float));
　　cpu_b = (float*)malloc(bH*bW*sizeof(float));
　　cpu_c = (float*)malloc(cH*cW*sizeof(float));

　　for(int y=0; y<aH; ++y)
　　{
　　　　for(int x =0; x<aW; ++x)
　　　　{
　　　　　　int index = y*aW + x;
　　　　　　cpu_a[index] = (float)(x<y?x:y);
　　　　}
　　}

　　for(int y=0; y<bH; ++y)
　　{
　　　　for(int x =0; x<bW; ++x)
　　　　{
　　　　　　int index = y*bW + x;
　　　　　　cpu_b[index] = (float)(x<y?x:y);
　　　　}
　　}

　　cudaError_t cudaStatus = multiCuda(cpu_c, cpu_a, cpu_b, aH, aW, bH, bW);
　　if (cudaStatus != cudaSuccess) {
　　fprintf(stderr, "multiCuda failed!");
　　return 1;
　　}
　　/*
　　for(int y=0; y<cH; ++y)
　　{
　　　　for(int x =0; x<cW; ++x)
　　　　{
　　　　　　if(x==1&&y==1)
　　　　　　{
　　　　　　　　int index = y*cW + x;
　　　　　　　　printf("c(1,1)=%.1f\n",cpu_c[index]);
　　　　　　}

　　　　}
　　}
*/
　　cudaStatus = multiWithcuBlase(cpu_c, cpu_a, cpu_b, aH, aW, bH, bW);
　　if (cudaStatus != cudaSuccess) {
　　fprintf(stderr, "multiCuda failed!");
　　return 1;
　　}
　　/*
　　for(int y=0; y<cH; ++y)
　　{
　　　　for(int x =0; x<cW; ++x)
　　　　{
　　　　　　if(x==1&&y==1)
　　　　　　{
　　　　　　　　int index = y*cW + x;
　　　　　　　　printf("c(1,1)=%.1f\n",cpu_c[index]);
　　　　　　}

　　　　}
　　}
*/

　　// cudaDeviceReset must be called before exiting in order for profiling and
　　// tracing tools such as Nsight and Visual Profiler to show complete traces.
　　cudaStatus = cudaDeviceReset();
　　if (cudaStatus != cudaSuccess) {
　　fprintf(stderr, "cudaDeviceReset failed!");
　　return 1;
　　}

　　float start,end;
　　start = clock();
　　multiCPU(cpu_c, cpu_a, cpu_b, aH, aW, bH, bW);
　　end = clock();
　　printf("CPU runtime is %f msec\n ",end - start);

　　free(cpu_a);
　　free(cpu_b);
　　free(cpu_c);

　　getchar();
　　return 0;
}

cudaError_t multiCuda(float *c, float *a, float *b, unsigned int aH, unsigned int aW, unsigned int bH, unsigned int bW)
{
　　float *gpu_a = 0;
　　float *gpu_b = 0;
　　float *gpu_c = 0;
　　cudaError_t cudaStatus;

　　cudaStatus = cudaSetDevice(0);
　　if (cudaStatus != cudaSuccess) {
　　fprintf(stderr, "cudaSetDevice failed! Do you have a CUDA-capable GPU installed?");
　　goto Error;
　　}

　　size_t size_a = aH*aW*sizeof(float);
　　cudaStatus = cudaMalloc((void**)&gpu_a, size_a);
　　if (cudaStatus != cudaSuccess) {
　　fprintf(stderr, "cudaMalloc failed!");
　　goto Error;
　　}

　　size_t size_b = bH*bW*sizeof(float);
　　cudaStatus = cudaMalloc((void**)&gpu_b, size_b);
　　if (cudaStatus != cudaSuccess) {
　　fprintf(stderr, "cudaMalloc failed!");
　　goto Error;
　　}

　　size_t size_c = aH*bW*sizeof(float);
　　cudaStatus = cudaMalloc((void**)&gpu_c,size_c);
　　if (cudaStatus != cudaSuccess) {
　　fprintf(stderr, "cudaMalloc failed!");
　　goto Error;
　　}

　　cudaStatus = cudaMemcpy(gpu_a, a, size_a, cudaMemcpyHostToDevice);
　　if (cudaStatus != cudaSuccess) {
　　fprintf(stderr, "cudaMemcpy failed!");
　　goto Error;
　　}

　　cudaStatus = cudaMemcpy(gpu_b, b,size_b, cudaMemcpyHostToDevice);
　　if (cudaStatus != cudaSuccess) {
　　fprintf(stderr, "cudaMemcpy failed!");
　　goto Error;
　　}

　　dim3 blocks(BLOCK_SIZE,BLOCK_SIZE);
　　dim3 grids(bW/BLOCK_SIZE,aH/BLOCK_SIZE);

　　cudaEvent_t start;
　　cudaStatus = cudaEventCreate(&start);
　　if (cudaStatus != cudaSuccess){
　　fprintf(stderr, "Failed to create start event (error code %s)!\n", cudaGetErrorString(cudaStatus));
　　goto Error;
　　}
　　cudaEvent_t stop;
　　cudaStatus = cudaEventCreate(&stop);
　　if (cudaStatus != cudaSuccess){
　　fprintf(stderr, "Failed to create stop event (error code %s)!\n", cudaGetErrorString(cudaStatus));
　　goto Error;
　　}

　　cudaStatus = cudaEventRecord(start, NULL);
　　if (cudaStatus != cudaSuccess){
　　fprintf(stderr, "Failed to record start event (error code %s)!\n", cudaGetErrorString(cudaStatus));
　　goto Error;
　　}

　　multiKernel<<<grids,blocks>>>(gpu_c,gpu_a,gpu_b,aW,bW);

　　cudaStatus = cudaEventRecord(stop, NULL);
　　if (cudaStatus != cudaSuccess){
　　fprintf(stderr, "Failed to record stop event (error code %s)!\n", cudaGetErrorString(cudaStatus));
　　goto Error;
　　}
　　cudaStatus = cudaEventSynchronize(stop);
　　if (cudaStatus != cudaSuccess){
　　fprintf(stderr, "Failed to synchronize on the stop event (error code %s)!\n", cudaGetErrorString(cudaStatus));
　　goto Error;
　　}

　　float msecTotal = 0.0f;
　　cudaStatus = cudaEventElapsedTime(&msecTotal, start, stop);
　　if (cudaStatus != cudaSuccess){
　　fprintf(stderr, "Failed to get time elapsed between events (error code %s)!\n", cudaGetErrorString(cudaStatus));
　　goto Error;
　　}
　　printf("HS__ GPU runtime is %f msec\n",msecTotal);

/*******************************************************/
　　cudaEvent_t start1;
　　cudaStatus = cudaEventCreate(&start1);
　　if (cudaStatus != cudaSuccess){
　　fprintf(stderr, "Failed to create start event (error code %s)!\n", cudaGetErrorString(cudaStatus));
　　goto Error;
　　}
　　cudaEvent_t stop1;
　　cudaStatus = cudaEventCreate(&stop1);
　　if (cudaStatus != cudaSuccess){
　　fprintf(stderr, "Failed to create stop event (error code %s)!\n", cudaGetErrorString(cudaStatus));
　　goto Error;
　　}

　　cudaStatus = cudaEventRecord(start1, NULL);
　　if (cudaStatus != cudaSuccess){
　　fprintf(stderr, "Failed to record start event (error code %s)!\n", cudaGetErrorString(cudaStatus));
　　goto Error;
　　}

　　multiKernel_NoLoop<<<grids,blocks>>>(gpu_c,gpu_a,gpu_b,aW,bW);

　　cudaStatus = cudaEventRecord(stop1, NULL);
　　if (cudaStatus != cudaSuccess){
　　fprintf(stderr, "Failed to record stop event (error code %s)!\n", cudaGetErrorString(cudaStatus));
　　goto Error;
　　}
　　cudaStatus = cudaEventSynchronize(stop1);
　　if (cudaStatus != cudaSuccess){
　　fprintf(stderr, "Failed to synchronize on the stop event (error code %s)!\n", cudaGetErrorString(cudaStatus));
　　goto Error;
　　}

　　float msecTotal1 = 0.0f;
　　cudaStatus = cudaEventElapsedTime(&msecTotal1, start1, stop1);
　　if (cudaStatus != cudaSuccess){
　　fprintf(stderr, "Failed to get time elapsed between events (error code %s)!\n", cudaGetErrorString(cudaStatus));
　　goto Error;
　　}
　　printf("HS__NoLoop GPU runtime is %f msec\n",msecTotal1);

/***********************************************************/

　　cudaStatus = cudaGetLastError();
　　if (cudaStatus != cudaSuccess) {
　　fprintf(stderr, "addKernel launch failed: %s\n", cudaGetErrorString(cudaStatus));
　　goto Error;
　　}

　　// cudaDeviceSynchronize waits for the kernel to finish, and returns
　　// any errors encountered during the launch.
　　cudaStatus = cudaDeviceSynchronize();
　　if (cudaStatus != cudaSuccess) {
　　fprintf(stderr, "cudaDeviceSynchronize returned error code %d after launching addKernel!\n", cudaStatus);
　　goto Error;
　　}

　　cudaStatus = cudaMemcpy(c, gpu_c, size_c, cudaMemcpyDeviceToHost);
　　if (cudaStatus != cudaSuccess) {
　　fprintf(stderr, "cudaMemcpy failed!");
　　goto Error;
　　}

Error:
　　cudaFree(gpu_a);
　　cudaFree(gpu_b);
　　cudaFree(gpu_c);

　　return cudaStatus;
}

void inline checkError(cublasStatus_t status, const char *msg)
{
　　if (status != CUBLAS_STATUS_SUCCESS)
　　{
　　printf("%s", msg);
　　exit(EXIT_FAILURE);
　　}
}

cudaError_t multiWithcuBlase(float *c, float *a, float *b, unsigned int aH, unsigned int aW, unsigned int bH, unsigned int bW)
{
　　float *gpu_a = 0;
　　float *gpu_b = 0;
　　float *gpu_c = 0;
　　cudaError_t cudaStatus;

　　cudaStatus = cudaMemcpy(gpu_a, a, size_a, cudaMemcpyHostToDevice);
　　if (cudaStatus != cudaSuccess) {
　　fprintf(stderr, "cudaMemcpy failed!");
　　goto Error;
　　}

　　cudaStatus = cudaMemcpy(gpu_b, b,size_b, cudaMemcpyHostToDevice);
　　if (cudaStatus != cudaSuccess) {
　　fprintf(stderr, "cudaMemcpy failed!");
　　goto Error;
　　}

　　dim3 blocks(BLOCK_SIZE,BLOCK_SIZE);
　　dim3 grids(bW/BLOCK_SIZE,aH/BLOCK_SIZE);

　　//printf("Computing result using CUBLAS...\n");

　　cublasHandle_t handle;
　　cublasStatus_t ret;
　　ret = cublasCreate(&handle);
　　if (ret != CUBLAS_STATUS_SUCCESS)
　　{
　　printf("cublasCreate returned error code %d, line(%d)\n", ret, __LINE__);
　　goto Error;
　　}

　　const float alpha = 1.0f;
　　const float beta = 0.0f;

　　ret = cublasSgemm(handle, CUBLAS_OP_N, CUBLAS_OP_N, aH, bW, aW, &alpha, gpu_a, aH, gpu_b, bH, &beta, gpu_c, aH);

　　cudaStatus = cudaMemcpy(c, gpu_c, size_c, cudaMemcpyDeviceToHost);
　　if (cudaStatus != cudaSuccess) {
　　fprintf(stderr, "cudaMemcpy failed!");
　　goto Error;
　　}
　　checkError(cublasDestroy(handle), "cublasDestroy() error!\n");

Error:
　　cudaFree(gpu_a);
　　cudaFree(gpu_b);
　　cudaFree(gpu_c);

　　return cudaStatus;

}

void multiCPU(float *c, float *a, float *b, unsigned int aH, unsigned int aW, unsigned int bH, unsigned int bW)
{
　　for(int y=0; y<aH; ++y)
　　{
　　　　for(int x =0; x<bW; ++x)
　　　　{
　　　　　　int index = y*bW + x;
　　　　　　c[index] = 0.0f;
　　　　　　for(int i=0; i<aW; ++i)
　　　　　　{
　　　　　　　　c[index] += a[y*aW+i]*b[i*bW + x];
　　　　　　}
　　　　}
　　}
}

声明：以上内容来自用户投稿及互联网公开渠道收集整理发布，本网站不拥有所有权，未作人工编辑处理，也不承担相关法律责任，若内容有误或涉及侵权可进行投诉：投诉/举报工作人员会在5个工作日内联系你，一经查实，本站将立刻删除涉嫌侵权内容。

联系
我们

首页 > 代码库 > CUDA 矩阵相乘完整代码

CUDA 矩阵相乘完整代码

看完仍有疑问？有类似问题直接问程序猿